ChatGPT语言能力训练过程详解（下）

大型语言模型（LLM）展现出了一些小型模型所不具备的“突现能力”，这些能力正在改变我们对模型训练与使用的认知。本教程将详细解读三种关键的突现能力——复杂推理、知识推理和分布外鲁棒性，分析它们如何打破传统的缩放定律，并探讨由此引发的范式转变（从精调到提示词学习），最后回答“模型需要多大”“规模是否唯一因素”等核心问题。

分布外鲁棒性

我们讨论的第三种能力是分布外的鲁棒性。在 2018 年至 2022 年期间，NLP、CV 和通用机器学习领域有大量关于分布偏移/对抗鲁棒性/组合生成的研究，人们发现当测试集分布与训练分布不同时，模型的行为性能可能会显著下降。然而，在大型语言模型的上下文学习中似乎并非如此。Si 等人在2022年的研究显示：

数据来自于 Si et. al. 2022. 虽然 GPT-3 在同分布设置下比 RoBERTa 要差，但在非同分布设置下优于 RoBERTa，性能下降明显更小。

同样，在此实验中，同分布情况下基于提示词的 GPT-3 的效果并没有精调后的 RoBERTa 要好。但它在三个其他分布（领域切换、噪声和对抗性扰动）中优于 RoBERTa，这意味着 GPT3 更加鲁棒。

此外，即使存在分布偏移，好的提示词所带来的泛化性能依旧会继续保持。比如：

图片来自于 Fu et. al. 2022. 即使测试分布与训练分布不同，复杂提示也始终比简单提示的表现更好。

Fu 等人2022年的研究显示，输入提示越复杂，模型的性能就越好。这种趋势在分布转移的情况下也会继续保持：无论测试分布与原分布不同、来自于噪声分布，或者是从另一个分布转移而来的，复杂提示始终优于简单提示。

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