主要观点总结
本文介绍了MIT CSAIL的研究人员在LLM（大型语言模型）中发现了一个重要现象，即LLM内部发展出了对现实的模拟，对语言和世界的理解不仅仅停留在表面模仿。文章通过卡雷尔谜题实验探究了LLM如何理解指令并模拟机器人执行动作，同时指出LLM理解语言的方式类似于儿童分阶段学习的方式。研究还发现LLM存在一个内部模型来理解现实世界，这超出了单纯的统计预测范围。
关键观点总结
关键观点1: LLM内部发展出对现实的模拟
研究人员发现，LLM不仅在表面层面进行统计学习，还发展出了对现实的模拟。这意味着LLM对语言和世界的理解已经超越了简单的模仿。
关键观点2: 卡雷尔谜题实验
为了探究LLM如何理解指令，研究人员设计了卡雷尔谜题实验。实验结果表明，LLM能够自发地形成对底层模拟环境的概念，从而理解指令。
关键观点3: LLM理解语言的方式类似于儿童学习语言的方式
研究发现，LLM对语言的理解是分阶段发展的，这与儿童学习语言的方式非常相似。从简单的模仿到逐渐获取语法和语言规则，再到生成正确执行所要求规范的指令。
关键观点4: LLM存在内部模型来理解现实世界
研究表明，LLM开发了一个内部模型来理解现实世界，尽管它从未接受过开发该模型的训练。这意味着LLM的理解可能超出了单纯的统计预测范围。
关键观点5: 研究局限性及未来展望
尽管这项研究取得了一些重要发现，但仍存在一些局限性。未来的研究将关注更通用的实验设置，并充分利用对LLM「思维过程」的见解来改进训练方式。
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新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】 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。 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）的两名学者发现—— 尽管只用「预测下一个token」这种看似只包含纯粹
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