GPT-5涌现能力可预测？UC伯克利仅使用当前模型检查点预测未来模型

主要观点总结

本文介绍了来自加州大学伯克利分校的研究团队在LLM（大型语言模型）规模扩展中的挑战以及他们提出的一种解决策略。研究团队通过微调LLM模型，提出了涌现预测的任务，并成功拟合了一个参数函数——涌现定律，该定律能够模拟涌现点随数据量的变化。研究还展示了涌现预测在实际案例中的应用，得到了行业内专家的肯定。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景及挑战

大型语言模型（LLM）的规模扩展面临缺乏对涌现能力的理解的挑战。下游能力的可预测性较差，有时会出现涌现跳跃，使得预测未来模型的能力具有挑战性。

关键观点2: 研究方法与成果

加州大学伯克利分校的研究团队通过微调LLM模型，提出了涌现预测的任务。他们拟合了一个参数函数——涌现定律，该定律可以模拟涌现点如何随数据量的变化而变化。研究在四个标准NLP基准上验证了该定律，发现它可以提前准确预测涌现点，最多可提前4倍FLOP。

关键观点3: 研究应用与案例研究

该研究还进行了两个实际的涌现案例研究，展示了涌现定律在预测更复杂的能力方面的应用。此外，研究还展示了在低成本评估预训练数据质量和预测未来前沿模型能力方面的潜力。

关键观点4: 专家评价与反馈

思维链提出者Jason Wei对这篇论文表示称赞，认为它可以预测预训练模型的下游性能，非常有价值。该论文也得到了其他行业专家的肯定。

文章预览

机器之心报道 机器之心编辑部 ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍‍‍ LLM 规模扩展的一个根本性挑战是缺乏对涌现能力的理解。特别是，语言模型预训练损失是高度可预测的。然而，下游能力的可预测性要差得多，有时甚至会出现涌现跳跃（emergent jump），这使得预测未来模型的能力变得具有挑战性。 最近，来自加州大学伯克利分校（UC 伯克利）的研究团队提出涌现预测的任务：是否可以仅通过使用 GPT-N 模型的检查点（即当前模型的状态）来预测 GPT-N+1（未来模型）是否会出现涌现能力？ 并在论文《Predicting Emergent Capabilities by Finetuning》中给出了答案。 论文标题：Predicting Emergent Capabilities by Finetuning 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.16035 值得注意的是，这篇论文的作者包括强化学习大牛 Sergey Levine。 该研究拟合了一个参数函数 —— 涌现定律，模拟了涌现点如何随数 ………………………………