主要观点总结
MIT CSAIL的研究发现，大型语言模型（LLM）在模拟环境中理解语言和世界的能力已经超越了简单的模仿。LLM在解决类似卡雷尔谜题时表现出对现实世界的模拟理解能力，并且其理解过程分阶段发展，如同孩童学习语言一样。研究者使用“探针”技术深入探究LLM的思维方式，发现其内部存在对现实世界的理解模型。
关键观点总结
关键观点1: LLM内部存在对现实世界的模拟理解
MIT的研究发现，LLM不仅在表面统计数据上学习，还学习了包括空间和时间等基本维度的世界模型。在解决卡雷尔谜题时，LLM能够自发地形成对底层模拟环境的概念，显示出对现实世界的理解能力。
关键观点2: LLM理解语言的能力分阶段发展
LLM对语言的理解是分阶段发展的，就像孩子学习语言一样。开始阶段主要是重复和模仿，随后逐渐获取语法或语言规则，最后开始产生正确执行所要求规范的指令。
关键观点3: 探针技术在探究LLM思维过程中的作用
研究者使用探针技术来深入探究LLM的思维方式。通过不同的探针分类器测量的语义内容，研究者能够了解LLM在生成指令前的思维过程，以及生成指令的‘意图’已经存储在模型内部的情况。
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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 来源丨新智元 极市导读 MIT CSAIL的研究人员发现，LLM的「内心深处」已经发展出了对现实的模拟，模型对语言和世界的理解，绝不仅仅是简单的「鹦鹉学舌」。 也就说，在未来，LLM会比今天更深层地理解语言。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 LLM离世界模型，究竟有多远？ 去年，MIT的一篇文章发现了惊人的结论：在LLM内部，存在一个世界模型。 LLM不仅学习了表面的统计数据，还学习了包括空间和时间等基本纬度的世界模型。 Llama-2-70B竟然能够描绘出研究人员真实世界的文字地图 不仅如此，MIT最近又发现：在LLM的深处，发展出了一种对现实的模拟，它们对语言的理解，已经远远超出了简单的模仿！ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.11169 具体来说，MIT计算机科学和人工智能实验室 （CSAIL）的两名学者
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