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=大语言模型的结构涌现 =

=大语言模型的结构涌现 =

如前所述，目前大多数对于大语言模型涌现的刻画聚焦在具体下游任务的表现上，且都是定性的结论。这类涌现现象可以被看作是大语言模型的功能涌向。然而，结构决定功能。有没有可能在发生功能涌现的同时，大语言模型的内部也在发生结构上的涌现呢？这里的结构既指模型中的网络连接结构，又指模型的前向计算过程的动力学。自菲利普·安德森的《多者异也》之后，复杂性科学中对于复杂系统的涌现有了更多的认识。在观察者角度下，一个复杂系统同时具有微观和宏观尺度上的动力学，比如对于大语言模型来说，微观动力学是从已有的token生成下一个token，宏观动力学则可以是语义上的接龙和变化。作为一个对涌现定量研究的理论框架，[[因果涌现]]理论提出当宏观动力学因果效应强度大于微观动力学上的因果效应强度时，复杂系统发生涌现现象。我们猜想，大语言模型之所以会出现任务能力上的涌现或突变，背后对应着动力学机制上的涌现。这里的动力学机制由模型的权重参数和运行方式决定。

如前所述，目前大多数对于大语言模型涌现的刻画聚焦在具体下游任务的表现上，且都是定性的结论。这类涌现现象可以被看作是大语言模型的功能涌向。然而，结构决定功能。有没有可能在发生功能涌现的同时，大语言模型的内部也在发生结构上的涌现呢？这里的结构既指模型中的网络连接结构，又指模型的前向计算过程的动力学。自菲利普·安德森的《多者异也》之后，复杂性科学中对于复杂系统的涌现有了更多的认识。在观察者角度下，一个复杂系统同时具有微观和宏观尺度上的动力学，比如对于大语言模型来说，微观动力学是从已有的token生成下一个token，宏观动力学则可以是语义上的接龙和变化。作为一个对涌现定量研究的理论框架，[[因果涌现]]理论提出当宏观动力学因果效应强度大于微观动力学上的因果效应强度时，复杂系统发生涌现现象<ref name="Hoel1">E. P. Hoel, L. Albantakis, and G. Tononi. Quantifying causal emergence shows that macro can beat micro. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(49):[[Tel:19790–19795|19790–19795]], 2013.</ref><ref name="Hoel2">E. P. Hoel, L. Albantakis, W. Marshall, and G. Tononi. Can the macro beat the micro? integrated information across spatiotemporal scales. Neuroscience of Consciousness, 2016(1):niw012, 2016.</ref>。我们猜想，大语言模型之所以会出现任务能力上的涌现或突变，背后对应着动力学机制上的涌现。这里的动力学机制由模型的权重参数和运行方式决定。

基于大语言模型结构对涌现进行度量的好处是，量化结果不依赖于具体的任务设定或人为设定指标时额外引入的非线性。下面介绍一个基于信息论和大模型结构的度量涌现的研究。

基于大语言模型结构对涌现进行度量的好处是，量化结果不依赖于具体的任务设定或人为设定指标时额外引入的非线性。下面介绍一个基于信息论和大模型结构的度量涌现的研究。

==基于大语言模型结构的涌现度量==

==基于大语言模型结构的涌现度量==

 

在结构上，当前主流的大语言模型都是基于[[Transformer架构]]搭建并训练的，每次根据历史输入的信息预测下一个token的概率分布。Token是自然语言处理中把一段文本切分成的最小单位。可以是一个字、一个词，或者一个子词。大语言模型使用token来理解和处理文本，把句子分解为token后再进行模型计算和生成。然而，人类对于语言的理解不是在token的层次上，而是在语义（semantics）的层次上。我们可以通过对多个token的排列组合来理解和表达语义。Chen等人的研究中<ref>Chen, H., Yang, X., Zhu, J., & Wang, W. (2024). Quantifying Semantic Emergence in Language Models (arXiv:2405.12617). arXiv.</ref>提出一种叫做“'''信息涌现'''”（Information Emergence, IE）的定量指标，来量化大语言模型从token序列中提取语义信息的能力。

大语言模型能够从输入文本中提取语义信息。这里语义可以看作是从按照特定意义组织的 token 集合中自然涌现，其中 token 是句子中具有复杂模式的微观单元，语义则是具有可预测行为特征的宏观现象。Chen 等人的研究中提出一种叫做“'''信息涌现'''”（Information Emergence, IE）的定量指标，来量化大语言模型从输入token中提取语义信息的能力。

====量化大语言模型的信息涌现====

====量化大语言模型的信息涌现====

受信息论启发，论文中将“'''语义'''”（semantics）形式化定义为从token序列中抽象出的有意义信息，并通过比较（宏观层面）token 序列相对于（微观层面）单个token的熵减来对此进行量化。一个更擅长从 token 中推导语义的模型，应当能为整体序列带来比单个 token 更显著的熵减效果。

受信息论启发，论文中将'''语义'''形式化定义为从token序列中抽象出的有意义信息，并通过比较（宏观层面）token 序列相对于（微观层面）单个token的熵减来对此进行量化。一个更擅长从 token 中推导语义的模型，应当能为整体序列带来比单个 token 更显著的熵减效果。

研究者将 Transformer 模块看作是语言模型的基本单元。要计算 Transformer 模型中的信息涌现，需要从数学上度量微观与宏观层面的熵减。对于任意的 Transformer 模块 <math>l</math> ，给定输入序列 token 长度 T 和隐状态维度 D，输入表征由 <math>H_l = \{ h^0_l, h^1_l, h^2_l, ..., h^{T−1}_l \}</math> 表示，输出表征为  <math>H_{l+1} = \{ h^0_{l+1}, h^1_{l+1}, h^2_{l+1}, ..., h^{T−1}_{l+1} \}</math> ，其中 <math>H \in R^{T×D}</math> , <math>h^t \in R^{1×D}</math> 。假设多层模块中预测下一个token（Next-token-prediction，简称NTP）机制的自回归过程是[[马尔可夫过程]]。

研究者将 Transformer 模块看作是语言模型的基本单元。要计算 Transformer 模型中的信息涌现，需要从数学上度量微观与宏观层面的熵减。对于任意的 Transformer 模块 <math>l</math> ，给定输入序列 token 长度 T 和隐状态维度 D，输入表征由 <math>H_l = \{ h^0_l, h^1_l, h^2_l, ..., h^{T−1}_l \}</math> 表示，输出表征为  <math>H_{l+1} = \{ h^0_{l+1}, h^1_{l+1}, h^2_{l+1}, ..., h^{T−1}_{l+1} \}</math> ，其中 <math>H \in R^{T×D}</math> , <math>h^t \in R^{1×D}</math> 。假设多层模块中预测下一个token（Next-token-prediction，简称NTP）机制的自回归过程是[[马尔可夫过程]]。