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大语言模型的涌现
(查看源代码)
2025年3月27日 (四) 20:22的版本
添加227字节
、
2025年3月27日 (四) 20:22
→影响下游任务能力涌现的因素及争议
第81行:
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因此模型在给定输入的情况下,预测出单个正确token的概率为:
因此模型在给定输入的情况下,预测出单个正确token的概率为:
−
: <math>p(single token correct) = exp (-L_{CE}(N)) = exp(-(N/c)^{a})</math>
+
: <math>p(single
~
token
~
correct) = exp (-L_{CE}(N)) = exp(-(N/c)^{a})</math>
−
这是一个
+
如下图所示,此时模型能力的衡量指标(<math>p(single~token~correct)</math>随模型规模(模型参数量<math>N</math>)的变化可以画为平缓增长的曲线。
+
+
[[文件:LLM-EMERGENCE-mirage-fig2b.png|边框|无框]]
+
=大语言模型涌现的度量=
=大语言模型涌现的度量=
嘉树
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