无法解释LLM的智能涌现，可以从神经元的基本原理入手

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神经网络的重要参数 大模型如Llama 3.1 8B、70B、405B（即80亿、700亿、4050亿参数）中的这些几十亿、几百亿、几千亿的参数 主要是指模型中所有可训练的权重和偏置的总和 ，这些参数分布在模型的各个层、节点和组件中，用于学习数据的复杂表示并生成预测结果。 “大力出奇迹”，即“Scalling Law”： 在保持模型架构和训练策略不变的情况下，通过简单地增加模型的参数数量、训练数据量或计算资源，可以在一定程度上提升模型的性能。 这种趋势在多个大型语言模型的实验中都得到了验证，表明在当前的技术水平下，参数规模的增长仍然是推动模型性能提升的重要因素。 能够大力出奇迹，可能来源于大模型是由无数简单的神经元构成，就像蜂群由无数工蜂组成。越是简单的个体，不断叠加个体的数量，一定会量变到质变，产生智能涌现。 这一切的 ………………………………