谷歌、斯坦福联合发文：我们为什么一定要用大模型？.pdf

"谷歌、斯坦福联合发文：我们为什么一定要用大模型？" 大模型是指具有大量参数的语言模型，这类模型在自然语言处理领域取得了重要的突破。它们无需在下游任务上微调，通过合适的指令或者提示就可以取得优异的性能，甚至有时让人为之惊叹。例如，GPT-3 可以写情书、写剧本和解决复杂的数据数学推理问题，PaLM 可以解释笑话。 大模型的突现能力是指模型的规模大到一定程度后所突然获得的能力。这是一个量变产生质变的过程。突现能力的出现难以预测。为什麼隨著規模的增大，模型會忽然獲得某些能力仍旧是一个开放问题，还需要进一步的研究来解答。 大模型的定义并没有一个明确的定义，但一般来说，模型参数可能要达到十亿级别才会显示出明显不同于小模型的zero-shot和few-shot的能力。近年来已有多个千亿和万亿级别参数的模型，在一系列的任务上都取得了SOTA的表现。 大模型的突现能力可以用两个指标去对不同的任务进行分类：Linearity和Breakthroughness。Linearity旨在衡量模型随着规模的增加在任务上的表现在多大程度上得到可靠的提高。Breakthroughness旨在衡量当模型规模超过临界值时可以在多大程度上学习任务。 高Linearity的任务大多是基于知识的，也就是说他们主要依赖于记忆训练数据中存在的信息，比如回答一些事实性的问题。更大的模型通常用更多的数据进行训练，也能记住更多的知识，所以模型随着规模的增大在这类任务上显式出了稳定的提升。 高Breakthroughness的任务包括较复杂的任务，它们需要用几种不同的能力或执行多个步骤以得出正确的答案，例如数学推理。较小的模型难以获得执行这类任务所需要的所有能力。 在未达到一定的模型规模时，模型在这些任务上的表现是随机的，达到某个特定的规模之后，就有了显著的提升。这是一个突现的过程还是平滑的过程？前面我们看到的是模型规模增加到一定程度后突然获得了某些能力，从任务特定的指标来看，这些能力是突现的，但是从另外的角度来看，模型能力的潜在变化更为平滑。 本文讨论如下两个角度：（1）使用更为平滑的指标；（2）将复杂的任务分解为多个子任务。这两个角度可以帮助我们更好地理解大模型的突现能力。 此外，大模型的应用前景非常广泛，在OpenAI的网站可以看到许多相关的demo，例如使用大模型生成文本、解释笑话、解决复杂的数据数学推理问题等等。这些应用都证明了大模型的强大能力和广泛的应用前景。 大模型是自然语言处理领域的重要突破，它们在多个领域取得了重要的成就，並且有着广泛的应用前景。因此，我们需要继续研究大模型的能力和应用，以便更好地发掘其潜力。