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* '''标题'''：Dissociating language and thought in large language models
* '''中文标题'''：解构大型语言模型中的语言和思维
* '''发布日期'''：2023-01-16 22:41:19+00:00
* '''作者'''：Kyle Mahowald, Anna A. Ivanova, Idan A. Blank, Nancy Kanwisher, Joshua B. Tenenbaum, Evelina Fedorenko
* '''分类'''：cs.CL, cs.AI
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2301.06627v3
'''摘要'''：大型语言模型（LLMs）在迄今为止的所有模型中，最接近于掌握人类语言，然而对它们的语言和认知能力的看法仍然存在分歧。在这里，我们使用语言形式能力——语言规则和模式的知识——和功能语言能力——理解和使用语言——之间的区别来评估LLMs。我们将这种区别基于人类神经科学，它已经显示出形式和功能能力依赖于不同的神经机制。尽管LLMs在形式能力上表现出惊人的优势，但它们在功能能力任务上的表现仍然不稳定，通常需要专门的微调和/或与外部模块的耦合。我们认为，以人类方式使用语言的模型需要掌握这两种能力，这反过来可能需要形式语言能力的专门机制的出现，这与功能能力是不同的。

== 章节摘要 ==
这篇论文探讨了[[大型语言模型]]（LLMs）在模拟人类语言使用方面的能力，主要内容包括：
# '''引言与挑战'''：介绍了[[大型语言模型]]（LLMs）在模拟人类语言方面取得的进展，同时指出了它们在语言和思维之间关系理解上的局限性。论文提出了[[形式语言能力]]和[[功能语言能力]]之间的区别，并基于[[人类神经科学]]证据，讨论了这两种能力在人脑中的不同机制。
# '''研究目的'''：旨在评估LLMs在形式和功能语言能力方面的表现，探讨它们是否能够像人类一样使用语言，并提出了评估现代语言模型能力的[[认知科学]]框架。
# '''方法论'''：
#* '''形式与功能语言能力的定义'''：形式语言能力涉及语言规则和模式的知识，而功能语言能力涉及在现实世界情境中使用语言的能力。
#* '''人类神经科学证据'''：讨论了人脑中语言处理网络与非语言认知任务之间的分离，以及这一发现对评估LLMs的意义。
#* '''LLMs的形式语言能力'''：分析了LLMs在英语形式语言能力方面的表现，指出它们在这一领域的进步接近人类水平。
#* '''LLMs的功能语言能力'''：讨论了LLMs在功能语言能力方面的不足，包括它们在[[常识推理]]、[[世界知识]]、[[情境建模]]和[[社会认知]]等方面的局限性。
# '''实验与结果'''：
#* '''形式语言能力的成功'''：LLMs在捕捉复杂语言现象方面表现出色，能够处理长距离的语法一致性和语言抽象。
#* '''功能语言能力的挑战'''：尽管LLMs在形式语言能力方面表现出色，但它们在功能语言能力方面的表现参差不齐，通常需要专门的微调和/或与外部模块的耦合。
# '''讨论与结论'''：
#* 论文讨论了LLMs在形式和功能语言能力之间存在的差距，并提出了未来模型发展的方向，包括构建更专门的评估基准和采用模块化架构来模拟人类大脑中形式和功能语言能力的区别。

== 背景介绍 ==
这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''[[大型语言模型（LLMs）]]的发展与争议'''：
#* [[大型语言模型（LLMs）]]在模拟人类语言方面取得了显著进展，但关于它们是否真正理解和使用语言的能力，学术界意见不一。
#* LLMs在[[形式语言能力]]上表现出色，但在[[功能性语言能力]]上的表现参差不齐，这引发了对它们[[认知能力]]的质疑。
# '''[[语言与思维]]关系的探讨'''：
#* 人们通常认为语言是思维的直接反映，但LLMs的出现挑战了这种传统观念，因为它们能够生成流畅的语言输出，却可能缺乏与人类相似的认知过程。
#* 论文提出了“擅长语言即擅长思维”的谬误，指出仅凭语言生成能力无法全面评估一个模型的认知能力。
# '''[[形式与功能性语言能力]]的区分'''：
#* 论文基于人类神经科学的研究，区分了形式语言能力和功能性语言能力，前者涉及语言规则和模式的知识，后者涉及在现实世界中理解和使用语言的能力。
#* 这种区分有助于更准确地评估LLMs的语言处理能力，并为未来模型的发展提供了新的视角。
# '''LLMs在特定任务上的表现与挑战'''：
#* 尽管LLMs在某些[[文本理解任务]]上超越了人类，但在[[常识推理]]、[[世界知识理解]]和[[社交认知]]等方面仍存在不足。
#* 论文探讨了LLMs在这些领域的局限性，并讨论了如何通过专门的训练方法或与外部模块的结合来提高它们的功能性语言能力。
综上所述，这篇文献的背景强调了在理解LLMs的语言处理能力时，需要区分其形式和功能性语言能力，并探讨了如何克服它们在功能性语言任务上的挑战。

== 问题与动机 ==

== 研究方法 ==
这篇论文的方法论分析主要探讨了[[大型语言模型]]（LLMs）在[[形式语言能力]]和[[功能语言能力]]方面的表现，并提出了对这两种能力进行区分的必要性。以下是这部分的主要内容：
# '''[[形式语言能力]]与[[功能语言能力]]的区分'''：
#* 形式语言能力指的是对语言规则和模式的知识，而功能语言能力则是指在现实世界情境中理解和使用语言的能力。
# '''基于[[人类神经科学]]的证据'''：
#* 论文引用了[[人类大脑]]中语言处理与非语言认知功能之间存在明显分离的证据，支持形式与功能语言能力的区别。
# '''LLMs在形式语言能力方面的成就'''：
#* 论文评估了LLMs在形式语言能力方面的表现，指出它们在[[英语]]的形式能力上接近人类水平，但在功能语言能力方面则表现不一。
# '''LLMs在功能语言能力方面的挑战'''：
#* 论文讨论了LLMs在功能语言能力方面的不足，包括在形式推理、[[世界知识]]、情境建模和[[社会认知]]等领域的表现，并指出这些领域通常需要特定的微调和/或与外部模块的结合。
# '''未来模型构建和评估的框架'''：
#* 论文提出了一个从[[认知科学]]角度评估现代语言模型能力的框架，并讨论了如何基于这一框架构建和评估未来的语言和思维模型。