WikiEdge:ArXiv-2301.06627

• 標題：Dissociating language and thought in large language models
• 中文標題：解構大型語言模型中的語言和思維
• 發佈日期：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
• 分類：cs.CL, cs.AI
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2301.06627v3

摘要：大型語言模型（LLMs）在迄今為止的所有模型中，最接近於掌握人類語言，然而對它們的語言和認知能力的看法仍然存在分歧。在這裏，我們使用語言形式能力——語言規則和模式的知識——和功能語言能力——理解和使用語言——之間的區別來評估LLMs。我們將這種區別基於人類神經科學，它已經顯示出形式和功能能力依賴於不同的神經機制。儘管LLMs在形式能力上表現出驚人的優勢，但它們在功能能力任務上的表現仍然不穩定，通常需要專門的微調和/或與外部模塊的耦合。我們認為，以人類方式使用語言的模型需要掌握這兩種能力，這反過來可能需要形式語言能力的專門機制的出現，這與功能能力是不同的。

章節摘要

這篇論文探討了大型語言模型（LLMs）在模擬人類語言使用方面的能力，主要內容包括：

1. 引言與挑戰：介紹了大型語言模型（LLMs）在模擬人類語言方面取得的進展，同時指出了它們在語言和思維之間關係理解上的局限性。論文提出了形式語言能力和功能語言能力之間的區別，並基於人類神經科學證據，討論了這兩種能力在人腦中的不同機制。
2. 研究目的：旨在評估LLMs在形式和功能語言能力方面的表現，探討它們是否能夠像人類一樣使用語言，並提出了評估現代語言模型能力的認知科學框架。
3. 方法論：
   • 形式與功能語言能力的定義：形式語言能力涉及語言規則和模式的知識，而功能語言能力涉及在現實世界情境中使用語言的能力。
   • 人類神經科學證據：討論了人腦中語言處理網絡與非語言認知任務之間的分離，以及這一發現對評估LLMs的意義。
   • LLMs的形式語言能力：分析了LLMs在英語形式語言能力方面的表現，指出它們在這一領域的進步接近人類水平。
   • LLMs的功能語言能力：討論了LLMs在功能語言能力方面的不足，包括它們在常識推理、世界知識、情境建模和社會認知等方面的局限性。
4. 實驗與結果：
   • 形式語言能力的成功：LLMs在捕捉複雜語言現象方面表現出色，能夠處理長距離的語法一致性和語言抽象。
   • 功能語言能力的挑戰：儘管LLMs在形式語言能力方面表現出色，但它們在功能語言能力方面的表現參差不齊，通常需要專門的微調和/或與外部模塊的耦合。
5. 討論與結論：
   • 論文討論了LLMs在形式和功能語言能力之間存在的差距，並提出了未來模型發展的方向，包括構建更專門的評估基準和採用模塊化架構來模擬人類大腦中形式和功能語言能力的區別。

背景介紹

這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 大型語言模型（LLMs）的發展與爭議：
   • 大型語言模型（LLMs）在模擬人類語言方面取得了顯著進展，但關於它們是否真正理解和使用語言的能力，學術界意見不一。
   • LLMs在形式語言能力上表現出色，但在功能性語言能力上的表現參差不齊，這引發了對它們認知能力的質疑。
2. 語言與思維關係的探討：
   • 人們通常認為語言是思維的直接反映，但LLMs的出現挑戰了這種傳統觀念，因為它們能夠生成流暢的語言輸出，卻可能缺乏與人類相似的認知過程。
   • 論文提出了「擅長語言即擅長思維」的謬誤，指出僅憑語言生成能力無法全面評估一個模型的認知能力。
3. 形式與功能性語言能力的區分：
   • 論文基於人類神經科學的研究，區分了形式語言能力和功能性語言能力，前者涉及語言規則和模式的知識，後者涉及在現實世界中理解和使用語言的能力。
   • 這種區分有助於更準確地評估LLMs的語言處理能力，並為未來模型的發展提供了新的視角。
4. LLMs在特定任務上的表現與挑戰：
   • 儘管LLMs在某些文本理解任務上超越了人類，但在常識推理、世界知識理解和社交認知等方面仍存在不足。
   • 論文探討了LLMs在這些領域的局限性，並討論了如何通過專門的訓練方法或與外部模塊的結合來提高它們的功能性語言能力。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在理解LLMs的語言處理能力時，需要區分其形式和功能性語言能力，並探討了如何克服它們在功能性語言任務上的挑戰。