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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 ==
作者面对的研究问题包括：
* [[大型语言模型]]（LLMs）是否真正掌握了人类语言的形式和[[功能能力]]？
* [[形式语言能力]]和功能语言能力是否可以在LLMs中明确区分，以及这种区分如何影响我们对模型的评价？
* LLMs在形式语言能力方面的表现是否意味着它们也具有类似人类的[[认知和推理能力]]？
* [[功能语言能力]]的提升是否需要模型具备超出语言处理的专门机制？
* 如何构建和评估未来的[[语言和思维模型]]，以更准确地反映人类使用语言的方式？

== 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。

== 研究结论 ==
根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''[[LLMs]]在形式语言能力上接近人类水平'''：尽管LLMs在形式语言能力方面表现出色，能够生成语法正确、语义连贯的文本，但它们在功能语言能力方面的表现仍然参差不齐，往往需要特定的微调和/或与外部模块结合。
# '''形式与功能语言能力的区别'''：论文基于人类神经科学的证据，提出了形式语言能力（掌握语言规则和模式的知识）与功能语言能力（在现实世界情境中使用语言的能力）之间的区别，并指出这两种能力在人脑中由不同的神经机制支持。
# '''LLMs在功能语言能力上的局限性'''：LLMs在处理需要功能语言能力的任务时，如形式推理、世界知识、情境建模和社会认知等方面，往往不如人类表现良好，这表明LLMs在模拟人类使用语言的方式上存在差距。
# '''未来模型发展的方向'''：为了更好地模拟人类使用语言的方式，未来的模型可能需要发展出专门针对形式语言能力的机制，并且与功能语言能力相区分，这可能涉及到更专业的训练方法或与外部模块的结合。
这些结论强调了在评估和开发未来的[[语言模型]]时，需要区分和优化形式与功能语言能力，以更全面地模拟人类的语言使用。

== 术语表 ==
这篇文章的术语表如下：
* '''[[语言模型]]'''（Large Language Models, LLMs）：指基于[[深度神经网络]]架构（通常是[[变换器]]）并使用大量文本进行训练的模型，这些模型在上下文预测任务中表现出色。
* '''[[形式语言能力]]'''（Formal linguistic competence）：指正确使用语言形式的能力，包括对词形变化（如[[音韵学]]和[[形态学]]）、词义的了解，以及词组合成句子的规则和统计模式的知识。
* '''[[功能语言能力]]'''（Functional linguistic competence）：指使用语言在现实世界中完成任务的能力，依赖于非特定语言的认知领域，如[[形式推理]]、[[世界知识]]、[[情境追踪]]和[[社交认知]]。
* '''[[层级结构]]'''（Hierarchical structure）：语言的关键属性，使得语言不仅仅是单词的线性序列，而是通过树状结构来更好地捕捉句子中单词和短语的组合方式。
* '''[[语言网络]]'''（The language network）：大脑中对语言选择性响应的相互连接的区域集合，不响应非语言输入和任务。
* '''[[预训练]]'''（Pretraining）：模型在进行更专门的目的训练或使用之前，首先在一般任务（对LLMs来说，通常是文本预测任务）上进行训练的过程。
* '''[[心理理论]]'''（Theory of mind）：一种认知技能，使人能够思考和推理他人的心理状态（即他人知道、相信、想要等）。
* '''[[标记]]'''（Tokens）：语言模型中的基本单位。在早期的语言模型中，它们通常是单词或词素。在今天的LLMs中，它们通常使用算法（如字节对编码）从大量文本中推断得出，它们可能类似于单词和词素，但有时也可能是子词或非语言单位。
* '''[[认知神经科学]]'''（Cognitive neuroscience）：研究[[认知过程]]和[[大脑结构]]之间关系的科学领域。
* '''[[语言-思维混淆]]'''（Language-thought conflation）：将语言和思维混为一谈，认为语言能力强的实体也必然具备良好的思考能力。
* '''[[图灵测试]]'''（Turing test）：一种测试机器是否能够展现出与人类不可区分的智能行为的测试。
* '''[[形式推理]]'''（Formal reasoning）：涉及[[逻辑]]和[[数学推理]]、[[计算思维]]和解决新问题的能力。
* '''[[世界知识]]'''（World knowledge）：关于实体、对象、属性、行动、事件和概念的事实和常识知识。
* '''[[情境建模]]'''（Situation modeling）：动态追踪对象、代理人和事件的状态及其随时间的变化。
* '''[[社会推理]]'''（Social reasoning）：理解语言交流中的社会背景。
* '''[[多重需求网络]]'''（Multiple demand network）：参与多种认知需求任务的大脑区域网络。
* '''[[语用学]]'''（Pragmatics）：推断话语意图意义的能力，超越字面内容。
* '''[[心理理论]]'''（Theory of mind）：思考和推理他人心理状态（如知识、信念、欲望等）的认知技能。
* '''[[层级结构]]'''（Hierarchical structure）：语言的关键属性，允许句子中的词语和短语以树状结构而非线性序列组织。
* '''[[RLHF]]'''（Reinforcement Learning from Human Feedback）：一种通过[[强化学习]]技术将人类偏好（例如，两个模型输出中更偏好哪一个）传授给模型的过程。