Материал из MachineLearning.

Статья написана с использованием LLM GPT-5.5 и проверена участником Anna Chirkova 12:53, 12 июля 2026 (MSD)

Эмерджентность большой языковой модели

Введение

Эмерджентность большой языковой модели — явление, при котором большие языковые модели (Large Language Models, LLM) демонстрируют качественно новые способности, отсутствующие или практически не проявляющиеся у моделей меньшего масштаба. Подобные способности возникают при увеличении числа параметров модели, объёма обучающих данных, вычислительных ресурсов и эффективности алгоритмов обучения.

Понятие эмерджентности тесно связано с глубоким обучением, архитектурой Transformer, самообучением на текстовых корпусах, а также с законами масштабирования (scaling laws). Несмотря на широкое использование термина, его строгая интерпретация остаётся предметом научной дискуссии.^[1]

Следует отличать эмерджентность от постепенного улучшения качества. Если при увеличении размера модели ошибка плавно уменьшается, то такое поведение обычно не относят к эмерджентному. Напротив, если после достижения некоторого масштаба модель начинает успешно решать задачу, ранее практически недоступную, говорят о возникновении новой способности.

Формальная постановка

Пусть имеется семейство моделей

где обозначает множество параметров модели, а

Рассмотрим функцию качества

(1)

где — распределение данных, а — выбранная мера качества.

При обычном масштабировании значение изменяется гладко. Эмерджентное поведение наблюдается тогда, когда для некоторого диапазона параметров происходит резкое изменение качества

значительно превосходящее ожидаемое по предыдущей тенденции. Такое изменение может проявляться лишь на отдельных задачах и не обязательно сопровождается аналогичным ростом на других метриках.

Следует отметить, что существование подобного порога зависит не только от самой модели, но и от используемой процедуры оценки. При изменении метрики или способа измерения качества наблюдаемая "ступенька" может стать значительно более плавной.

Механизм возникновения

Единой теории, объясняющей происхождение эмерджентности, в настоящее время не существует. Наиболее распространённые гипотезы основаны на нескольких взаимодополняющих механизмах.

Масштабирование параметров

Увеличение числа параметров позволяет модели кодировать существенно больше статистических закономерностей языка. При этом возрастает возможность представления сложных зависимостей между удалёнными элементами последовательности.

Для современных LLM характерен диапазон от нескольких миллиардов до сотен миллиардов параметров. При таких масштабах модель способна формировать внутренние представления, пригодные для решения задач, отсутствовавших в явном виде в обучающих данных.

Объём обучающих данных

Рост размера обучающего корпуса уменьшает влияние случайных закономерностей и способствует изучению устойчивых статистических свойств естественного языка.

Особенно важным оказывается разнообразие источников данных. Совмещение научных публикаций, программного кода, художественной литературы, интернет-документов и диалогов позволяет модели выявлять общие закономерности между различными предметными областями.

Архитектура Transformer

Ключевую роль играет механизм самовнимания, позволяющий учитывать зависимости между произвольными токенами последовательности.

Благодаря этому формируются распределённые представления, в которых знания о синтаксисе, семантике, фактах и программировании оказываются частично объединены. По мере роста модели увеличивается эффективность использования этих представлений.

Обучение следующему токену

Большинство LLM обучаются минимизацией функции потерь предсказания следующего токена.

Несмотря на простоту постановки задачи, её решение требует освоения большого числа промежуточных навыков: понимания синтаксиса, логических зависимостей, структуры документов, семантических связей и статистики предметной области. Поэтому способность решать новые задачи может возникать как побочный результат оптимизации основной функции обучения.

Примеры эмерджентных способностей

Наиболее часто обсуждаются следующие примеры.

Контекстное обучение

Одной из наиболее известных способностей является обучение в контексте (in-context learning). Модель начинает выполнять новую задачу исключительно по нескольким примерам во входной последовательности без дополнительного изменения параметров.

Для небольших моделей подобное поведение обычно отсутствует либо выражено крайне слабо.

Выполнение логических рассуждений

Крупные модели значительно лучше решают задачи, требующие нескольких последовательных шагов вывода. Особенно заметно улучшение при использовании специальных методов формирования подсказок, например Chain-of-Thought.

При этом остаётся открытым вопрос, действительно ли модель выполняет логический вывод или воспроизводит статистические шаблоны рассуждений, встречавшиеся в обучающих данных.

Генерация программного кода

Современные LLM способны синтезировать программы, исправлять ошибки и объяснять работу алгоритмов.

Возникновение данной способности связывают с совместным обучением на естественных языках и больших массивах исходного кода, что приводит к формированию общих представлений о структуре вычислений.

Многоязычность

При наличии достаточного числа текстов на различных языках модель может выполнять Машинный перевод, отвечать на вопросы и переносить знания между языками без явного обучения для каждой языковой пары.

Такое поведение рассматривается как пример положительного переноса знаний между задачами.

Эмерджентность и законы масштабирования

Законы масштабирования описывают зависимость качества модели от числа параметров, объёма данных и вычислений. Во многих экспериментах ошибка уменьшается приблизительно по степенному закону

(2)

где обозначает масштаб модели.

На первый взгляд существование гладкой зависимости противоречит наблюдаемой эмерджентности. Однако эти явления могут сосуществовать. Если внутренняя способность развивается постепенно, а измеряемая метрика имеет выраженный порог, то непрерывное изменение внутренних представлений способно проявляться как резкий скачок качества.

Именно такая интерпретация получила широкое распространение в более поздних исследованиях, посвящённых анализу масштабирования LLM.

Связь с другими методами

Эмерджентность не является отдельным методом машинного обучения, а представляет собой свойство поведения некоторых масштабных моделей.

По сравнению с классическими нейронными сетями небольшой размерности современные LLM обладают существенно большей универсальностью. Они способны решать широкий спектр задач без отдельного обучения каждой из них.

В отличие от многозадачного обучения, где модель получает явные целевые функции для нескольких задач, эмерджентные способности возникают в результате решения одной общей задачи языкового моделирования.

Связь существует также с переносом обучения, поскольку многие возникающие способности можно рассматривать как перенос знаний между различными областями.

К преимуществам эмерджентного поведения относятся:

• возможность решения новых задач без переобучения;
• высокая универсальность моделей;
• эффективное использование общего языкового представления.

Основными недостатками являются:

• отсутствие строгой теории возникновения;
• высокая стоимость обучения и эксплуатации крупных моделей;
• сложность интерпретации внутренних механизмов;
• возможность появления галлюцинаций, несмотря на наличие сложных способностей.

Ограничения понятия

В последние годы понятие эмерджентности подверглось критическому переосмыслению. Ряд исследований показал, что многие наблюдаемые скачки могут объясняться особенностями используемых тестов.

Если задача оценивается по бинарному критерию ("решено" или "не решено"), то даже плавное улучшение вероятности правильного ответа способно выглядеть как внезапное появление новой способности. При использовании более чувствительных непрерывных метрик аналогичные результаты нередко демонстрируют гладкую зависимость от размера модели.

По этой причине в современной литературе термин "эмерджентность" используется с осторожностью и обычно сопровождается указанием конкретной экспериментальной постановки.

Литература

1. Kaplan J. и др. Scaling Laws for Neural Language Models. 2020.

1. Brown T. и др. Language Models are Few-Shot Learners. 2020.

1. Wei J. и др. Emergent Abilities of Large Language Models. 2022.

1. Hoffmann J. и др. Training Compute-Optimal Large Language Models. 2022.

1. Schaeffer R., Miranda B., Koyejo S. Are Emergent Abilities of Large Language Models a Mirage? 2023.

Примечания