世界的参数倒影:为何GPT通过Next Token Prediction可以产生智能
原文约29300字/词,阅读约需70分钟。发表于: 。“两位说英语的荒岛幸存者被困在相邻岛屿上,中间隔着危险水域。幸运的是,他们发现了前任居民留下的电报机,电报机通过一条水下电缆连接起来,他们能够通过电报传递信息。但是,他们不知道的是:附近水域里,生活着一个具备超级智能的章鱼,它劫持了水下电缆并拦截了他们之间传送的消息。尽管章鱼不懂英语,但其超级智能使其能够检测到电报信息文字的统计模式,并能准确表示各种电报信号间的统计关系。在章鱼觉得自己已经学...
本文介绍了利用大语言模型进行数据压缩和解压的方法,通过算术编码机制对数据进行压缩编码和解码。文章认为,LLM的数据压缩能力与智能水准等价,可以通过比较不同大小LLM模型的Loss曲线覆盖面积来评估模型的智能程度和数据压缩能力。同时,文章从最小描述长度原理解释了模型压缩能力与智能的关系。文章还介绍了GPT模型对知识的提取过程,并总结了现有相关研究的结论。