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→影响下游任务能力涌现的因素及争议
[[文件:Specialized_prompting_or_finetuning.png|800px|center|特殊的提示或微调中出现涌现现象的例子，引自<ref name=":0" />]]<br>
[[文件:Specialized_prompting_or_finetuning.png|800px|center|特殊的提示或微调中出现涌现现象的例子，引自<ref name=":0" />]]<br>
=影响下游任务能力涌现的因素及争议=
=基于下游任务的涌现的影响因素及争议=
上述提及的大语言模型涌现现象在判定上始终围绕两个关键特征：指标的突变和不可预测性<ref name=":mirage">Schaeffer, R., Miranda, B., & Koyejo, S. (2023). Are Emergent Abilities of Large Language Models a Mirage? (arXiv:2304.15004). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.15004</ref>。而这并不意味着它一定是关于模型性质的度量。涌现现象的发生，可能只是研究者的选择所造成的幻觉<ref name=":mirage" />。
上述提及的大语言模型涌现现象在判定上始终围绕两个关键特征：指标的突变和不可预测性<ref name=":mirage">Schaeffer, R., Miranda, B., & Koyejo, S. (2023). Are Emergent Abilities of Large Language Models a Mirage? (arXiv:2304.15004). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.15004</ref>。而这并不意味着它一定是关于模型性质的度量。涌现现象的发生，可能只是研究者的选择所造成的幻觉<ref name=":mirage" />。
[[文件:LLM-EMERGENCE-mirage-fig2b.png|边框|无框]]
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=大语言模型涌现的度量=
=大语言模型涌现的度量=