admin管理员组

文章数量:1630203

目录

引言 

复杂系统科学及其发展

作为复杂系统的AI大模型

神经网络与复杂网络

作为复杂动力系统的前馈运算与训练

自注意力是一种自调控机制

大语言模型中的涌现

大语言模型的规模法则

作为复杂适应系统的AI大模型

从生态位到类比思维

从水桶链算法到梯度反传算法

总结

参考资料

引言 

2023年伊始，ChatGPT引爆了社会各界对人工智能发展前沿的关注，尤其是ChatGPT背后的核心技术——大语言模型。大语言模型为什么会涌现出强大的学习能力？从复杂科学视角，AI 大模型可以看作与生态网络类似的复杂适应系统，展现出复杂系统常见的现象规律，例如涌现、规模法则等。因此，复杂系统的研究方法可以为理解和改进 AI 大模型提供深刻的洞察，并有助于构造可解释性的AI模型。

最近，人工智能再一次被人们推上了风口浪尖。究其原因就在于以ChatGPT为代表的AI大模型展示出了令人惊艳的表现，仿佛通用人工智能在一夜之间就已经来到了我们的身边。本质上讲，ChatGPT无论在架构还是在方法上都与以前的模型没有本质区别，然而仅仅就是把数据量和模型参数量提升上去，这些大模型就一下子拥有了很神奇的能力。比如，ChatGPT能通过和用户对话而自动学习知识，还能够在一定的引导下完成较为复杂的推理能力。关键是，所有这些新能力，都并不是该模型训练学习的目标，它是随着参数量规模的增大，而自发产生的——研究者把这样的现象，称之为“涌现”（Emergence）。

对于复杂系统科学&#x

本文标签： 人工智能视角模型语言数据

版权声明：本文标题：【大数据&AI人工智能】AI 何以涌现？复杂适应系统视角的ChatGPT和大语言模型 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/dongtai/1729059080a1184236.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。