言語モデルにおける言語と思考の分離

Concepts de base

大規模言語モデル（LLMs）は形式的な言語能力に成功しているが、機能的な言語能力には不十分であり、人間の思考と異なることを示唆している。

Résumé

• 抽象的な概念や主題を扱うため、論理的推論や世界知識、状況モデリング、社会的推論の重要性が強調されています。
• LLMsは形式的な言語能力に成功しており、文法や構文の理解に優れていますが、機能的な言語能力では不安定さが見られます。
• 言語と思考の分離についての議論が展開されており、人間の脳内で行われる処理とLLMsの内部表現との類似性が指摘されています。
• LLMsは非文学的情報処理や社会情報処理においても限界があり、特定タスクへの適合性向上や外部モジュールと組み合わせる必要性が示唆されています。

Stats

LLMsは数値予測タスクで驚くほど成功している（引用：arXiv:2301.06627v3）
GPT-3は2桁の加算・減算問題では良好な成績を収めたが、より複雑なタスクでは失敗した（引用：arXiv:2301.06627v3）
LLMsは世界知識を取得する際に幻覚を生じさせることがある（引用：arXiv:2301.06627v3）

Citations

"LLMs succeed as models of formal linguistic competence."
"LLMs exhibit uneven performance across pragmatic domains."
"Human language processing draws on a set of interconnected brain areas in the frontal and temporal lobes."

Idées clés tirées de

Dissociating language and thought in large language models

by Kyle Mahowal... à arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2301.06627.pdf

Questions plus approfondies

形式的な言語能力と機能的な言語能力の違いから生じる影響を実際のコミュニケーションシナリオでどう評価すべきか？

形式的な言語能力と機能的な言語能力は、人間の言語処理において重要な役割を果たします。形式的な言語能力は、文法や意味論に関する知識や規則性を指し、一方、機能的な言語能力は現実世界でのコミュニケーションや目標達成に必要とされるスキルです。
これらの違いから生じる影響を評価するためには、以下の点が考慮されるべきです。

フォーマル・ランゲージング・テスト: 形式的な文法規則や意味論に基づくテストを使用して、LLMsが正確かつ適切に文法上および意味上正しい文章を生成できるかどうかを評価します。
社会情報処理タスク: 非文字通りの表現（比喩や皮肉）や他者の意図推測（ジョーク解釈）といったプラグマティックスキルが含まれるタスクも用いて、LLMsが社会情報処理スキルを持っているかどうかを確認します。
状況追跡: 複数センテンスまたは長期記述内で情報抽出および更新が行えるかどうかも重要です。LLMsが連続した文章から情報抽出し状況モデル化する際に発生する問題点も考察されます。

これらさまざまな側面から得られた結果と洞察は、LLMsが人間らしいコミュニケーションシナリオでどれだけ効果的に活用可能か示唆します。