Comportamentos Emergentes em LLMs: Um Argumento de Plausibilidade
Modelos de linguagem grandes (LLMs) exibem comportamentos emergentes surpreendentes: uma capacidade repentina de executar novas tarefas quando a contagem de parâmetros atinge um certo limite. Este artigo argumenta que isso não é coincidência, explorando mecanismos potenciais por meio de exemplos da natureza, algoritmos de aprendizado de máquina e LLMs em si. O autor postula que o treinamento de LLM é como procurar uma solução ótima em um espaço de alta dimensão; parâmetros suficientes permitem a cobertura do espaço de algoritmo necessário para tarefas específicas, desbloqueando novas capacidades. Embora prever quando um LLM adquirirá uma nova capacidade ainda seja um desafio, esta pesquisa oferece insights sobre a dinâmica subjacente à melhoria do LLM.