論文の概要: LLMs learn governing principles of dynamical systems, revealing an in-context neural scaling law

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00795v4
• Date: Wed, 09 Oct 2024 16:02:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:29:26.301916
• Title: LLMs learn governing principles of dynamical systems, revealing an in-context neural scaling law
• Title（参考訳）: LLMは動的システムの統治原理を学習し、文脈内ニューラルスケーリング法則を明らかにする
• Authors: Toni J. B. Liu, Nicolas Boullé, Raphaël Sarfati, Christopher J. Earls,
• Abstract要約: 主にテキストに基づいて訓練された言語モデルは、微調整やプロンプトエンジニアリングなしで動的システム時系列の正確な予測を行う。 LLMから直接多桁数の確率密度関数を抽出するフレキシブルで効率的なアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.281128493853064
• License:
• Abstract: Pretrained large language models (LLMs) are surprisingly effective at performing zero-shot tasks, including time-series forecasting. However, understanding the mechanisms behind such capabilities remains highly challenging due to the complexity of the models. We study LLMs' ability to extrapolate the behavior of dynamical systems whose evolution is governed by principles of physical interest. Our results show that LLaMA 2, a language model trained primarily on texts, achieves accurate predictions of dynamical system time series without fine-tuning or prompt engineering. Moreover, the accuracy of the learned physical rules increases with the length of the input context window, revealing an in-context version of neural scaling law. Along the way, we present a flexible and efficient algorithm for extracting probability density functions of multi-digit numbers directly from LLMs.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された大言語モデル(LLM)は、時系列予測を含むゼロショットタスクを実行するのに驚くほど効果的である。 しかしながら、そのような機能の背後にあるメカニズムを理解することは、モデルの複雑さのために非常に難しいままである。 進化が物理的関心の原理によって支配される力学系の振る舞いを外挿するLLMの能力について検討する。 この結果から,LLaMA2はテキストを中心に訓練された言語モデルであり,微調整やプロンプトエンジニアリングを伴わずに,動的システム時系列の正確な予測を行うことができた。 さらに、学習した物理規則の精度は、入力コンテキストウィンドウの長さによって増大し、ニューラルネットワークのスケーリング法則の文脈内バージョンが明らかになる。 その過程で,LLMから直接多桁数の確率密度関数を抽出するフレキシブルで効率的なアルゴリズムを提案する。

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