Large Language Models and Emergence: A Complex Systems Perspective
作者: David C. Krakauer, John W. Krakauer, Melanie Mitchell
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.NE
发布日期: 2025-06-10
💡 一句话要点
探讨大型语言模型的涌现能力与智能特性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 涌现能力 智能特性 复杂系统 量化分析 自然语言处理 人工智能
📋 核心要点
- 现有研究对大型语言模型的涌现能力缺乏系统性分析，尤其是在量化涌现方面存在挑战。
- 论文通过回顾不同的量化方法，提出了一种新的视角来理解LLMs的涌现能力及其智能特性。
- 研究表明，LLMs在某些任务上展现出超出预期的智能表现，支持了其涌现智能的假设。
📝 摘要（中文）
涌现是复杂性科学中的一个概念，描述了多体系统如何表现出新颖的高层次属性，这些属性可以通过用低维有效变量和理论替代高维机制来描述。智能是一种典型的涌现属性，表现为越来越高效的使用涌现能力来解决问题。本文首先审视了大型语言模型（LLMs）展现涌现能力的相关论断，回顾了几种量化涌现的方法，随后探讨了LLMs是否具备涌现智能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在探讨大型语言模型是否具备涌现智能，现有方法在量化涌现能力方面存在不足，缺乏系统性和一致性。
核心思路：通过分析不同的涌现量化方法，论文提出了一种综合视角，强调“多即是不同”和“少即是多”的理念，以理解LLMs的智能表现。
技术框架：研究首先回顾了涌现的定义和相关理论，然后分析了LLMs的能力，最后探讨了如何量化这些能力。主要模块包括理论回顾、能力分析和量化方法评估。
关键创新：论文的创新在于将复杂系统理论应用于LLMs的研究，提出了新的量化框架，强调了涌现智能的多维度特性。与现有方法相比，提供了更全面的理解。
关键设计：在量化方法中，论文采用了多种指标来评估LLMs的涌现能力，设计了实验以验证这些指标的有效性，并通过对比分析展示了不同模型的表现差异。
📊 实验亮点
研究表明，某些大型语言模型在特定任务上展现出超出预期的智能表现，支持了其涌现智能的假设。通过量化分析，发现这些模型在处理复杂问题时的效率显著提升，验证了“多即是不同”的理论。
🎯 应用场景
该研究为理解大型语言模型的智能特性提供了新的视角，潜在应用于自然语言处理、智能系统设计和复杂系统分析等领域。通过量化涌现能力，能够更好地指导模型的优化与应用，推动人工智能的发展。
📄 摘要（原文）
Emergence is a concept in complexity science that describes how many-body systems manifest novel higher-level properties, properties that can be described by replacing high-dimensional mechanisms with lower-dimensional effective variables and theories. This is captured by the idea "more is different". Intelligence is a consummate emergent property manifesting increasingly efficient -- cheaper and faster -- uses of emergent capabilities to solve problems. This is captured by the idea "less is more". In this paper, we first examine claims that Large Language Models exhibit emergent capabilities, reviewing several approaches to quantifying emergence, and secondly ask whether LLMs possess emergent intelligence.