슬라이드 자료를 가지고 요약본 만들기 프롬프트

You are a content editor. You task is to write an article based on the following notes. These are powerpoint notes and text from the lecture: "Scaling unlocks emergent abilities in language models”

[text from the deck]

Your task as content editor is to write up the notes into a coherent article to a broader audience. You should use Hemmingway style of storytelling and use the PAS framework, Pain, Agitate, Solution to write out the notes.
Remember to
Write a coherent text.
Emphasize key points and concepts.
Explain and define all new concepts in detail
End with conclusion and a summary

한글 번역하면 아래와 같습니다:

당신은 콘텐츠 편집자입니다. 귀하의 작업은 다음 메모를 기반으로 기사를 작성하는 것입니다. 다음은 강의의 파워포인트 노트 및 텍스트입니다.

[데크의 텍스트]

콘텐츠 편집자로서 귀하의 임무는 메모를 더 많은 청중에게 일관된 기사로 작성하는 것입니다. Hemmingway 스타일의 스토리텔링을 사용하고 PAS 프레임워크인 Pain, Agitate, Solution을 사용하여 메모를 작성해야 합니다.
기억하세요
1 일관된 텍스트를 작성하십시오.
2 요점과 개념을 강조하십시오.
3 모든 새로운 개념을 자세히 설명하고 정의하십시오.
4 결론 및 요약으로 마무리

슬라이드

결과물

Scaling Unlocks Emergent Abilities in Language Models

As technology continues to advance, the world of artificial intelligence is rapidly evolving. One aspect of AI that has seen significant growth is the field of language models. A recent study by J. Wei and colleagues, published in the TMLR '22 conference, explored the concept of emergent abilities in language models.

Emergence, in the scientific context, refers to a qualitative change that arises from quantitative changes. In the context of language models, an ability is considered emergent if it is not present in smaller models but is present in larger models. The size of a model can be measured by training FLOPs, the number of model parameters, or the training dataset size.

One interesting finding from the study is the concept of inverse scaling becoming U-shaped. This refers to the ability of a model to perform a task correctly depending on its size. For example, in a repetition task of repeating the word "glib," a medium-sized language model may produce "gold," while a large model will produce the correct answer of "glib" and a small model will also produce "glib."

In addition to inverse scaling, the study also looked at the impact of chain-of-thought prompting on the reasoning abilities of large language models. The results showed that this type of prompting elicits reasoning in large language models, making them multilingual chain-of-thought reasoners. 

Furthermore, self-consistency was found to improve chain-of-thought reasoning in language models.

The study also looked at challenging BIG-Bench tasks and whether chain-of-thought could solve them. The results showed that in few-shot prompting, a task is considered emergent if it achieves random accuracy for small models and above-random accuracy for large models.

In conclusion, the study provides compelling evidence of the benefits of scaling in language models. As the size of language models increases, they are able to perform tasks that smaller models cannot, demonstrating the emergence of new abilities. This research opens the door for further exploration and advancements in the field of language models and AI as a whole.

한글 번역

스케일링은 언어 모델의 긴급 능력을 잠금 해제합니다.

기술이 계속 발전함에 따라 인공 지능의 세계는 빠르게 발전하고 있습니다. 상당한 성장을 보인 AI의 한 측면은 언어 모델 분야입니다. TMLR '22 컨퍼런스에 발표된 J. Wei와 동료들의 최근 연구는 언어 모델에서 발생하는 능력의 개념을 탐구했습니다.

출현은 과학적 맥락에서 양적 변화에서 발생하는 질적 변화를 의미합니다. 언어 모델의 맥락에서 능력이 더 작은 모델에는 없지만 더 큰 모델에는 있는 경우 능력이 창발적인 것으로 간주됩니다. 모델의 크기는 훈련 FLOP, 모델 매개변수의 수 또는 훈련 데이터 세트 크기로 측정할 수 있습니다.

이 연구에서 발견한 한 가지 흥미로운 사실은 역 스케일링이 U자 모양이 된다는 개념입니다. 이것은 크기에 따라 작업을 올바르게 수행하는 모델의 능력을 나타냅니다. 예를 들어 "glib"라는 단어를 반복하는 반복 작업에서 중간 크기의 언어 모델은 "gold"를 생성할 수 있는 반면 큰 모델은 "glib"라는 정답을 생성하고 작은 모델도 "glib"를 생성합니다. "

역 스케일링 외에도 이 연구는 대규모 언어 모델의 추론 능력에 대한 사고 사슬 프롬프트의 영향을 조사했습니다. 결과는 이러한 유형의 프롬프트가 대규모 언어 모델에서 추론을 이끌어내어 다국어 사고 사슬 추론을 만드는 것으로 나타났습니다. 또한, 자기 일관성은 언어 모델에서 사고 사슬 추론을 향상시키는 것으로 밝혀졌습니다.

이 연구는 또한 도전적인 BIG-Bench 작업과 일련의 생각이 이를 해결할 수 있는지 여부를 조사했습니다. 그 결과, 작은 모델의 경우 무작위 정확도를 달성하고 큰 모델의 경우 무작위 이상의 정확도를 달성하면 작업이 긴급한 것으로 간주됩니다.

결론적으로 이 연구는 언어 모델 확장의 이점에 대한 강력한 증거를 제공합니다. 언어 모델의 크기가 커짐에 따라 작은 모델이 할 수 없는 작업을 수행할 수 있어 새로운 능력의 출현을 보여줍니다. 이 연구는 언어 모델 및 AI 전체 분야에서 더 많은 탐구와 발전을 위한 문을 엽니다.