The Quo Vadis of the Relationship between Language and Large Language Models

📄 arXiv: 2310.11146v1 📥 PDF

作者: Evelina Leivada, Vittoria Dentella, Elliot Murphy

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-17

💡 一句话要点

探讨大型语言模型与语言关系的科学模型透明性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 自然语言处理 科学模型 透明性 语言理解 人工智能 理论分析

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有大型语言模型在提供语言解释方面缺乏透明性和有效性，无法深入理解其代表的语言系统。
  2. 方法要点：论文通过分析LLMs与科学模型的基本组成部分的关系，探讨其在语言研究中的局限性和未来研究方向。
  3. 实验或效果：论文未提供具体实验结果，但强调了LLMs在当前阶段对语言解释的不足，呼吁未来研究的深入探索。

📝 摘要（中文）

在人工智能（AGI）领域，最近自然语言处理（NLP）中大型语言模型（LLMs）的进展促进了其作为语言科学模型的采用。然而，尽管LLMs的术语支持这一观点，但它们是否能提供对目标系统的洞察仍不明确。本文识别了采用缺乏透明性的科学模型所带来的理论和实证风险，并将LLMs与科学模型的基本组成部分（对象、媒介、意义和用户）进行关联。最后，作者认为当前阶段的LLMs几乎无法解释语言，并提供了未来研究方向的展望。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是大型语言模型（LLMs）在作为科学模型时的透明性不足，导致其无法有效解释语言的本质。现有方法在理论和实证上存在风险，缺乏对目标系统的深入理解。

核心思路：论文的核心思路是将LLMs与科学模型的基本组成部分进行关联，分析其在语言研究中的局限性。通过这种方式，作者希望揭示LLMs在当前阶段的不足，并为未来的研究提供方向。

技术框架：整体架构包括对LLMs的定义、分析其与语言的关系、识别透明性问题以及提出未来研究的建议。主要模块包括理论分析、实证风险识别和研究方向展望。

关键创新：最重要的技术创新点在于对LLMs作为科学模型的批判性分析，强调其在语言解释方面的局限性，与现有方法的本质区别在于关注透明性和解释能力。

关键设计：论文中没有具体的参数设置或网络结构设计，主要集中在理论分析和概念框架的构建上。

📊 实验亮点

尽管论文未提供具体实验数据，但强调了当前LLMs在语言解释方面的不足，呼吁对其透明性和有效性的深入研究，以推动未来的科学模型发展。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、人工智能的语言理解和科学模型的构建。通过提高对大型语言模型的理解，研究可以促进更透明和有效的语言处理系统的发展，推动AGI的进步。

📄 摘要（原文）

In the field of Artificial (General) Intelligence (AI), the several recent advancements in Natural language processing (NLP) activities relying on Large Language Models (LLMs) have come to encourage the adoption of LLMs as scientific models of language. While the terminology employed for the characterization of LLMs favors their embracing as such, it is not clear that they are in a place to offer insights into the target system they seek to represent. After identifying the most important theoretical and empirical risks brought about by the adoption of scientific models that lack transparency, we discuss LLMs relating them to every scientific model's fundamental components: the object, the medium, the meaning and the user. We conclude that, at their current stage of development, LLMs hardly offer any explanations for language, and then we provide an outlook for more informative future research directions on this topic.