Emergente Verhaltensweisen in LLMs: Ein Plausibilitätsargument
Große Sprachmodelle (LLMs) zeigen überraschende emergente Verhaltensweisen: eine plötzliche Fähigkeit, neue Aufgaben auszuführen, wenn die Parameteranzahl einen bestimmten Schwellenwert erreicht. Dieser Artikel argumentiert, dass dies kein Zufall ist, und untersucht potenzielle Mechanismen anhand von Beispielen aus der Natur, Algorithmen des maschinellen Lernens und LLMs selbst. Der Autor postuliert, dass das Training von LLMs der Suche nach einer optimalen Lösung in einem hochdimensionalen Raum gleicht; genügend Parameter ermöglichen die Abdeckung des für spezifische Aufgaben benötigten Algorithmenraums und schalten so neue Fähigkeiten frei. Obwohl die Vorhersage, wann ein LLM eine neue Fähigkeit erwirbt, weiterhin eine Herausforderung darstellt, bietet diese Forschung Einblicke in die zugrunde liegende Dynamik der LLM-Verbesserung.