大模型的智能真的是涌现出来的吗？ | 追问新知

两年前，在“超越模仿游戏基准”（Beyond the Imitation Game Benchmark，简称BIG-bench）项目中，450名研究人员编制了一个包含204个任务的列表，旨在测试大语言模型（LLM，支撑ChatGPT等聊天机器人的模型）的能力。1在大多数情况下，随着模型规模的扩大，性能的提高是可预测且平滑的——模型越大，它的性能就越好。但做有些任务时，能力的提升并非循序渐进，而是在一段时间内表现平平接近零，然后突然跃升。其他研究也发现了类似的能力飞跃。作者将这描述为“突破”（breakthrough）行为；其他研究人员将其比喻为物理中的相变，就像液态水冻结成冰一样。在2022年8月发表的一篇论文中，研究人员指出，这些行为不仅令人惊讶，而且不可预测，它们应该为围绕AI安全、潜能和风险不断发展的讨论提供信息。2他们将这些能力称作“涌现”（emergent），这一 ………………………………