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首先，在阅读之前请这样思考，这是一个非常简化的版本：

就像我们阅读某样东西一两次可能记住答案，但如果我们阅读或在大脑中反复思考20次，我们更有可能完全理解我们所阅读内容的逻辑。鉴于高参数的大型语言模型（LLMs）进行这种操作成本更高，我好奇小模型是否长期来看会是最有能力的选择。

https://www.youtube.com/watch?v=Nvb_4Jj5kBo

AIW+只是交换了所有数字并做了一些改动。如果感兴趣，请阅读这里：

https://arxiv.org/abs/2406.02061 (《爱丽丝梦游仙境》：简单任务显示最先进大型语言模型完全推理崩溃)

视频突出了LLMs的一个引人入胜的弱点：它们的表现可以通过改变基准测试（如MMLU）中问题的顺序而显著下降。这表明模型可能不是真正理解概念并通过推理找到答案，而可能只是记住了基准数据中的问题-答案对。它们学习将问题中的特定模式与特定答案关联起来，而不是发展对潜在逻辑的更深层次理解。

这就是“深入理解”（grokking）概念的由来。深入理解指的是模型在长时间过拟合后突然提升其泛化能力。在过拟合期间，模型似乎在记忆训练数据。然而，如果训练远远超过这一点，模型会惊人地开始掌握支配数据的抽象原则和规则。就像模型突然“明白了”，并能将其知识应用于新的、未见过的情境。

为什么深入理解能改善推理？因为它允许模型超越简单的模式识别，发展对信息的更健壮、灵活的理解。与其仅仅记住“巴拉克·奥巴马的妻子是米歇尔，米歇尔出生于1964年”，一个深入理解的模型可以推断“巴拉克·奥巴马的妻子出生于1964年”，即使它之前没有遇到过这个特定的事实组合。

然而，深入理解通常需要广泛的训练，这使得它在计算上昂贵且耗时。这就是“GrokFast”论文做出重大贡献的地方。研究人员提出了一种技术，可以将深入理解加速50倍！

他们通过分析模型参数在训练迭代中的变化，并将其分解为两个组成部分来实现这一点：

  1. 快速变化，导致过拟合的组件： 这个组件代表了模型记忆训练数据中的特定细节和模式。
  2. 缓慢变化，诱导泛化的组件： 这个组件代表了模型缓慢学习潜在的规则和原则。

GrokFast的关键见解是，通过放大缓慢变化的组件，他们可以加速深入理解过程。他们通过在训练期间的梯度更新中添加一个低通滤波器来实现这一点。这个滤波器本质上平滑了参数变化，使模型能够更多地关注学习潜在原则而不是记忆表面模式。

现在，谈到Llama 2 70B，视频推测其令人印象深刻的表现可能归因于“半深入理解”。尽管在基准测试中没有明确显示，但模型可能已经开始掌握某种程度的泛化，即使它还没有完全“深入理解”数据。这可能解释了它相对于可能训练不足且未达到深入理解阶段的大型模型的更好表现。

对深入理解的研究和GrokFast等技术提供了开发真正能够推理和泛化的LLMs的有希望途径，使我们更接近实现人工通用智能（AGI）。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于“grokking”现象，这是一个关于大型语言模型（LLMs）在过度拟合后突然提升泛化能力的现象。参与者们探讨了grokking的实现机制、成本问题以及可能的技术解决方案，如“GrokFast”技术。此外，讨论还涉及了模型训练过程中的参数变化、数据集质量对grokking的影响，以及微调是否能实现grokking等问题。总体上，讨论呈现出对技术细节的深入分析和对未来发展的高度期待。

主要观点

  1. 👍 Grokking现象的机制
    • 支持理由：Grokking允许模型超越简单模式识别，发展更强大的理解能力。
    • 反对声音：Grokking通常需要大量计算资源，成本高昂。
  2. 🔥 GrokFast技术的潜力
    • 正方观点：通过加速grokking过程，GrokFast技术可能显著降低训练成本。
    • 反方观点：技术实现细节尚不明确，存在技术挑战。
  3. 💡 微调与grokking的关系
    • 解释：微调可能无法直接实现grokking，但通过持续训练可能达到类似效果。

金句与有趣评论

  1. “😂 Is this legitimate? Are there any other good papers about it?”
    • 亮点：评论者对grokking现象的真实性表示怀疑，引发进一步学术讨论。
  2. “🤔 Grokking is an example of a model developing a deeper understanding with longer thought.”
    • 亮点：强调grokking现象对模型理解能力的深远影响。
  3. “👀 Fine-tuning CANNOT impart new to knowledge to the model, it can only change the styling of how the model outputs.”
    • 亮点：指出微调的局限性，引发对模型知识获取方式的思考。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者们对grokking现象及其潜在应用表现出浓厚兴趣。主要分歧点在于技术实现的可行性和成本效益，部分评论者对新技术表示怀疑，而另一部分则持乐观态度。

趋势与预测

  • 新兴话题：GrokFast等加速grokking过程的技术可能成为未来研究热点。
  • 潜在影响：这些技术的发展可能显著提升LLMs的泛化能力，推动人工智能向更高级的AGI迈进。