大模型的第一性原理：（一）统计物理篇

文章摘要

【关 键 词】 AI发展、大模型、统计物理、信息论、Transformer

2022年底至2025年间，大模型技术经历了从ChatGPT到Gemini 3的快速迭代，引发了对通用人工智能（AGI）的广泛讨论。白铂博士及其团队通过论文《Forget BIT, It is All about TOKEN》提出了一种结合统计物理、信号处理与信息论的跨学科框架，试图揭示大模型的“第一性原理”。研究指出，Transformer架构的能量模型（EBM）形式可描述其推理与训练过程，而模型的记忆容量随参数线性增长呈指数级提升，这解释了小模型能力受限但大模型易出现“能力涌现”的现象。

统计物理维度的研究表明，Attention模块可通过能量函数建模语义非对称性，其Boltzmann分布揭示了推理本质是寻找能量最低的Token。团队推导出泛化误差上界与Logits绝对值和相关，提示模型剪枝或量化需谨慎处理其对能量函数的影响。大模型的能力极限被界定为时间序列维度的Granger因果推断，但无法自主实现符号化抽象或逻辑推理。

信号处理维度将Token序列视为向量化时间序列，提出Gromov-Wasserstein距离可度量语义相关性，而Transformer本质是时变向量自回归模型。信息论维度则重新定义了大模型的信道抽象，提出以“Token”替代“Bit”重构Shannon理论框架，并指出定向信息是衡量Granger因果的关键指标。

研究还回顾了神经网络与统计物理的渊源，如Hopfield网络与Boltzmann机的能量模型基础，以及Gardner容量理论对记忆机制的启示。团队强调，当前大模型虽强大，但其底层原理仍受限于物理规律，未来需突破Scaling Law的边界。系列研究的后续篇章将深入探讨信号处理与信息论的关联，为理解大模型本质提供更普适的理论工具。

原文和模型

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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆

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