LLM의 출현 행동: 타당성 논증

대규모 언어 모델(LLM)은 놀라운 출현 행동을 보입니다. 매개변수 수가 특정 임계값에 도달하면 갑자기 새로운 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 이 기사에서는 이것이 우연이 아니라고 주장하며, 자연, 기계 학습 알고리즘, 그리고 LLM 자체의 예를 통해 잠재적인 메커니즘을 탐구합니다. 저자는 LLM 학습을 고차원 공간에서 최적 해를 찾는 것에 비유하며, 충분한 매개변수가 있으면 특정 작업에 필요한 알고리즘 공간을 커버할 수 있고, 새로운 기능이 해제된다고 말합니다. LLM이 언제 새로운 기능을 획득할지 예측하는 것은 여전히 어렵지만, 이 연구는 LLM 개선의 근본적인 역학에 대한 통찰력을 제공합니다.