Comportamientos Emergentes en LLMs: Un Argumento de Plausibilidad
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) muestran comportamientos emergentes sorprendentes: una capacidad repentina para realizar nuevas tareas cuando el recuento de parámetros alcanza un cierto umbral. Este artículo argumenta que esto no es una coincidencia, explorando mecanismos potenciales a través de ejemplos de la naturaleza, algoritmos de aprendizaje automático y LLMs en sí. El autor postula que el entrenamiento de LLM es como buscar una solución óptima en un espacio de alta dimensión; parámetros suficientes permiten la cobertura del espacio de algoritmo necesario para tareas específicas, desbloqueando nuevas capacidades. Si bien predecir cuándo un LLM adquirirá una nueva capacidad sigue siendo un desafío, esta investigación ofrece información sobre la dinámica subyacente a la mejora del LLM.