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所谓“涌现”,在大模型领域指的是当模型突破某个规模时,性能显著提升,表现出让人惊艳、意想不到的能力。比如语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等。一般来说,模型在100亿到1000亿参数区间,可能产生能力涌现。
但老话说得好“氪不救非,玄不改命”。靠砸钱和运气,只一味把模型做的大大大,也未必能让AI“显灵”。
强大的逻辑推理是大语言模型“智能涌现”出的核心能力之一,好像AI有了人的意识一样。而推理能力的关键,在于一个技术——思维链(Chain of Thought,CoT)。
大家如果看过类GPT应用的翻车问题,会发现大多都是数学算术题、逻辑思考题等,这类需要精确推理的问题,而这正是思维链能够重点解决的。现在训练大语言模型的企业和机构很多,但能够训练出思维链并应用的很少。
换句话说,只有解锁了思维链技术,大语言模型才有可能“涌现”,才能在“大炼模型”的竞争中具备能力优势。
思维链的故事,我们从一个奇男子说起。
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