출현

인공지능 분야의 등장은 단순한 개인이나 규칙의 상호작용을 통해 복잡한 집단적 행동이나 구조가 생겨나는 현상을 말합니다.인공지능에서 이런 종류의 출현은 모델이 학습한 고수준의 특징이나 행동을 지칭할 수 있습니다. 이러한 특징이나 동작은 설계자가 직접 지정하지 않고, 모델 자체의 학습 과정을 통해 점진적으로 생성됩니다.

예를 들어, 신경망에서는 각 뉴런의 간단한 계산과 이웃 뉴런 간의 연결이 대규모 네트워크를 형성합니다. 이러한 뉴런과 연결망이 학습함에 따라 네트워크는 이미지 분류, 음성 인식 등과 같이 단일 뉴런이나 연결의 능력을 넘어서는 복잡한 행동을 보일 수 있습니다.

출현은 모델의 복잡성으로 인해 예측하거나 직접 이해하기 어려운 예상치 못한 효과나 행동을 의미할 수도 있습니다. 예를 들어, 강화 학습에서 환경과의 상호 작용을 통해 에이전트가 학습한 행동은 예상치 못한 전략이나 행동을 보일 수 있으며, 이는 새로운 결과일 수 있습니다.대형 모델의 등장과환각원리는 똑같습니다.

새로운 행동은 대형 모델에서만 나타나는 것이 아니며, 실제로 물리학, 진화생물학, 경제학, 동적 시스템 등 여러 분야에서 볼 수 있습니다. 분야 전체에서 나타나는 출현에 대한 단일한 정의는 없지만 모든 정의는 결국 동일한 기본 현상으로 귀결됩니다.시스템의 양적 매개변수의 작은 변화는 시스템의 질적 동작에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.. 이러한 시스템의 질적 행동은 서로 다른 "체제"로 볼 수 있으며, "게임의 규칙" 또는 행동을 결정하는 방정식은 매우 다양할 수 있습니다.

참고문헌

【1】https://www.assemblyai.com/blog/emergent-abilities-of-large-language-models