大模型的涌现能力就是指,当模型变得足够大时,它会自然而然地表现出一些之前没有教过的复杂新能力。比如,它能更好地理解上下文,生成更连贯的文字,或者处理一些从没专门训练过的任务。随着模型规模的增加,它甚至能推理抽象问题,掌握一些隐含的规则或常识知识,而这些在小模型里是看不到的。这种能力好像是随着模型“长大”而自然出现的,没人特意设计它去做这些事情。
大模型的涌现能力指的是当模型达到一定规模时,性能显著提升,并表现出让人惊艳、意想不到的能力。这些能力包括语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等。一般来说,模型在100亿到1000亿参数区间可能产生这种能力涌现。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。