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个人观点:语言上的推理足以产生(部分)知识,产生知识的能力可以称之为“智能”。通过训练,LLM 具备了语言推理能力,也就具有了“智能”。随着训练数据规模和模型规模的增长,LLM 表现得越来越“智能”。

下面具体展开一下自己的想法:
( 1 )仅仅通过语言上的推理,就足以产生某些新知识。或许人类很大程度上,就是通过语言上的推理来进行学习的?通过组合已有的公理和定理,推导产生新的定理,某种程度上也是通过语言推理实现的?当然必须承认,并非所有新知识都能仅通过语言推理产生,人类历史上很多知识和理论的产生离不开对物理世界的观测、工具制造、精心设计的实验、以及更重要的由大脑神奇的生物化学反应迸发的灵感。
( 2 )智能涌现。LLM 的训练目标只是准确预测下一个 token 。为了把这个目标做到极致,LLM 不能只是死记硬背,LLM 不得不学习其中复杂的上下文、其中蕴含的逻辑关系。为了把这个目标做到极致,它涌现出了逻辑推理、常识理解和代码生成等能力。它不仅仅是在掷骰子,而是在构建一个“世界模型”。
( 3 ) Scaling Law 。使用更多数据训练更大模型,就能得到更好的预测结果,也就使得 LLM 表现得更加“智能”。
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