哪个不是典型的涌现能力？

哪个不是典型的涌现能力？

A、上下文学习

B、思维链推理

C、基础运算

D、指令遵循

正确答案：C

答案解析：

A选项：上下文学习是指模型能够根据给定的上下文信息进行学习和推理，从提供的文本示例中理解模式、关系和规则，并应用这些知识来处理新的相关任务。这是在大语言模型中展现出的一种涌现能力，随着模型规模的扩大和训练数据的丰富而突然出现或显著提升。例如在一些语言生成任务中，模型能根据前文语境生成连贯、合理的后续内容。

B选项：思维链推理是指模型可以将复杂问题分解为多个步骤，逐步进行推理并得出结论，模拟人类的思维过程。这也是在大规模语言模型训练后涌现出的能力，在面对较为复杂的逻辑问题时，模型能够通过一系列中间推理步骤得出答案，并非简单的记忆检索。比如回答复杂的数学应用题时，模型能逐步分析并给出解题过程。

C选项：基础运算能力通常是通过简单编程逻辑和固定算法就能实现的，并非随着模型规模扩大等因素突然产生的能力。在传统的计算程序或者小型的数值计算模型中就能够很好地实现，不需要依赖大规模数据和模型参数达到一定规模才突然展现，所以它不属于典型的涌现能力。例如简单的计算器程序就能完成基础运算。

D选项：指令遵循是指模型能够理解并按照用户给出的指令执行相应任务，这是大语言模型达到一定规模后所涌现出来的能力。模型可以对各种自然语言形式的指令进行解析，并根据指令的要求生成合适的输出，像是按照用户指令生成一篇特定主题的文章等。