神经缩放定律：涌现能力与神经元数量、参数数量、数据集大小以及训练所使用的计算量有关

大语言模型的神经缩放定律

大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展，这很大程度上得益于神经缩放定律。该定律指出，模型的损失与模型规模、数据集大小以及训练所使用的计算量呈幂律关系 ，随着模型参数、数据量等的增加，模型会展现出涌现能力，性能会有质的飞跃。但LLMs在封闭推理方面存在局限，即在处理超出文本范围的复杂情况或需要深入、多步逻辑推理的任务时，表现不尽如人意。下面从知识更新不及时、复杂任务推理以及跨模态理解等方面举例说明：

• 知识更新不及时：如果需要回答2023年之后发生的具体事件或最新的科学研究成果，LLMs可能无法提供准确信息，因为它的训练数据截至某个固定时间点，之后的新知识无法及时纳入推理过程。比如，若询问“2024年某领域最新的突破性研究是什么”，LLMs由于缺乏实时数据，难以给出准确答案。
• 复杂任务推理：面对需要多步推理和深度逻辑分析的问题，LLMs可能出现错误或无法得出有效结论。在数学证明、复杂案件推理等场景中，人类需要运用逻辑思维，逐步推导得出结论。但LLMs可能在中间步骤出现逻辑错误，导致最终结果不准确。例如，在证明一道复杂的几何题