WikiEdge:ArXiv-2301.06627
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- 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。在這裡，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：
- 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。
- 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。
- 方法論：
- 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。
- 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- LLMs在特定任務上的表現與挑戰：
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。
問題與動機
作者面對的研究問題包括：
- 大型語言模型（LLMs）是否真正掌握了人類語言的形式和功能能力？
- 形式語言能力和功能語言能力是否可以在LLMs中明確區分，以及這種區分如何影響我們對模型的評價？
- LLMs在形式語言能力方面的表現是否意味著它們也具有類似人類的認知和推理能力？
- 功能語言能力的提升是否需要模型具備超出語言處理的專門機制？
- 如何構建和評估未來的語言和思維模型，以更準確地反映人類使用語言的方式？
研究方法
這篇論文的方法論分析主要探討了大型語言模型（LLMs）在形式語言能力和功能語言能力方面的表現，並提出了對這兩種能力進行區分的必要性。以下是這部分的主要內容：
- 形式語言能力與功能語言能力的區分：
- 形式語言能力指的是對語言規則和模式的知識，而功能語言能力則是指在現實世界情境中理解和使用語言的能力。
- 基於人類神經科學的證據：
- 論文引用了人類大腦中語言處理與非語言認知功能之間存在明顯分離的證據，支持形式與功能語言能力的區別。
- LLMs在形式語言能力方面的成就：
- 論文評估了LLMs在形式語言能力方面的表現，指出它們在英語的形式能力上接近人類水平，但在功能語言能力方面則表現不一。
- LLMs在功能語言能力方面的挑戰：
- 未來模型構建和評估的框架：
- 論文提出了一個從認知科學角度評估現代語言模型能力的框架，並討論了如何基於這一框架構建和評估未來的語言和思維模型。
研究結論
根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：
- LLMs在形式語言能力上接近人類水平：儘管LLMs在形式語言能力方面表現出色，能夠生成語法正確、語義連貫的文本，但它們在功能語言能力方面的表現仍然參差不齊，往往需要特定的微調和/或與外部模塊結合。
- 形式與功能語言能力的區別：論文基於人類神經科學的證據，提出了形式語言能力（掌握語言規則和模式的知識）與功能語言能力（在現實世界情境中使用語言的能力）之間的區別，並指出這兩種能力在人腦中由不同的神經機制支持。
- LLMs在功能語言能力上的局限性：LLMs在處理需要功能語言能力的任務時，如形式推理、世界知識、情境建模和社會認知等方面，往往不如人類表現良好，這表明LLMs在模擬人類使用語言的方式上存在差距。
- 未來模型發展的方向：為了更好地模擬人類使用語言的方式，未來的模型可能需要發展出專門針對形式語言能力的機制，並且與功能語言能力相區分，這可能涉及到更專業的訓練方法或與外部模塊的結合。
這些結論強調了在評估和開發未來的語言模型時，需要區分和優化形式與功能語言能力，以更全面地模擬人類的語言使用。
術語表
這篇文章的術語表如下：
- 語言模型（Large Language Models, LLMs）：指基於深度神經網絡架構（通常是變換器）並使用大量文本進行訓練的模型，這些模型在上下文預測任務中表現出色。
- 形式語言能力（Formal linguistic competence）：指正確使用語言形式的能力，包括對詞形變化（如音韻學和形態學）、詞義的了解，以及詞組合成句子的規則和統計模式的知識。
- 功能語言能力（Functional linguistic competence）：指使用語言在現實世界中完成任務的能力，依賴於非特定語言的認知領域，如形式推理、世界知識、情境追蹤和社交認知。
- 層級結構（Hierarchical structure）：語言的關鍵屬性，使得語言不僅僅是單詞的線性序列，而是通過樹狀結構來更好地捕捉句子中單詞和短語的組合方式。
- 語言網絡（The language network）：大腦中對語言選擇性響應的相互連接的區域集合，不響應非語言輸入和任務。
- 預訓練（Pretraining）：模型在進行更專門的目的訓練或使用之前，首先在一般任務（對LLMs來說，通常是文本預測任務）上進行訓練的過程。
- 心理理論（Theory of mind）：一種認知技能，使人能夠思考和推理他人的心理狀態（即他人知道、相信、想要等）。
- 標記（Tokens）：語言模型中的基本單位。在早期的語言模型中，它們通常是單詞或詞素。在今天的LLMs中，它們通常使用算法（如字節對編碼）從大量文本中推斷得出，它們可能類似於單詞和詞素，但有時也可能是子詞或非語言單位。
- 認知神經科學（Cognitive neuroscience）：研究認知過程和大腦結構之間關係的科學領域。
- 語言-思維混淆（Language-thought conflation）：將語言和思維混為一談，認為語言能力強的實體也必然具備良好的思考能力。
- 圖靈測試（Turing test）：一種測試機器是否能夠展現出與人類不可區分的智能行為的測試。
- 形式推理（Formal reasoning）：涉及邏輯和數學推理、計算思維和解決新問題的能力。
- 世界知識（World knowledge）：關於實體、對象、屬性、行動、事件和概念的事實和常識知識。
- 情境建模（Situation modeling）：動態追蹤對象、代理人和事件的狀態及其隨時間的變化。
- 社會推理（Social reasoning）：理解語言交流中的社會背景。
- 多重需求網絡（Multiple demand network）：參與多種認知需求任務的大腦區域網絡。
- 語用學（Pragmatics）：推斷話語意圖意義的能力，超越字面內容。
- 心理理論（Theory of mind）：思考和推理他人心理狀態（如知識、信念、欲望等）的認知技能。
- 層級結構（Hierarchical structure）：語言的關鍵屬性，允許句子中的詞語和短語以樹狀結構而非線性序列組織。
- RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：一種通過強化學習技術將人類偏好（例如，兩個模型輸出中更偏好哪一個）傳授給模型的過程。