2024-04-11 | Stanford CS25: V4 Intuitions on Language Models
2025-05-18 15:58
Jason在演讲中探讨了语言模型表现优异的根本原因。他认为，通过预测下一个词，语言模型实际执行了一种大规模多任务学习，同时掌握语法、词汇、世界知识、情感分析、翻译、空间推理和数学等多方面技能。演讲指出，随着模型规模、数据量和计算资源的不断扩展，模型的整体损失会持续降低，而在某些特定任务上则可能出现能力突然跃升的涌现现象。Jason还以自己在肺癌分类实验中的经历说明，通过仔细观察和分析数据，可以培养对复杂任务的直观理解，这对推动语言模型的发展具有重要意义。
人工智能
大型语言模型
Transformer架构
扩展定律
涌现能力
下一词预测
Decoder-Only模型
计算能力
归纳偏置
人工智能未来
多任务学习
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