Large Language Models as Proxies for Theories of Human Linguistic Cognition

📄 arXiv: 2502.07687v1 📥 PDF

作者: Imry Ziv, Nur Lan, Emmanuel Chemla, Roni Katzir

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-11

💡 一句话要点

利用大型语言模型作为人类语言认知理论的代理模型

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

关键词: 大型语言模型 语言认知 认知理论 代理模型 语言习得

📋 核心要点

  1. 现有认知理论在解释语言习得和类型学模式方面存在局限性，需要新的研究工具。
  2. 该研究提出利用大型语言模型（LLM）作为认知理论的代理，以评估理论的有效性。
  3. 研究表明，LLM在模拟语言习得和类型学模式方面具有潜力，但目前能力仍有限。

📝 摘要（中文）

本文探讨了当前大型语言模型（LLM）在人类语言认知研究中可能扮演的角色。我们重点关注将这些模型用作认知理论的代理，这些理论在表示和学习方面相对语言中立，但在关键方面与当前的LLM不同。我们通过两种问题来说明LLM作为认知理论代理的潜在用途：（a）目标理论是否能解释从给定语料库中获取的特定模式；（b）目标理论是否使某种类型学上已证实的模式比另一种类型学上未证实的模式更容易获取。对于这两个问题，我们都基于最近的文献展示了当前LLM可能提供的帮助，但同时也指出，目前这种帮助非常有限。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在探讨如何利用大型语言模型（LLM）来辅助研究人类的语言认知。现有的语言认知理论在解释某些语言现象，特别是语言习得和语言类型学模式时，存在一定的局限性。直接评估这些理论的难度较高，需要新的方法和工具。

核心思路：论文的核心思路是将LLM作为现有认知理论的代理模型。这意味着，研究者可以利用LLM来模拟不同认知理论的预测，并观察LLM在特定任务上的表现。通过比较LLM的表现与理论预测，可以间接评估认知理论的有效性。这种方法的核心在于，LLM可以提供一个可计算的、可实验的平台，用于探索和验证语言认知理论。

技术框架：论文并没有提出一个具体的、全新的技术框架，而是探讨了如何利用现有的LLM来辅助语言认知研究。其主要流程包括：1) 选择一个需要研究的语言认知问题；2) 确定一个或多个相关的认知理论；3) 利用LLM来模拟这些理论的预测；4) 设计实验来评估LLM在特定任务上的表现；5) 将LLM的表现与理论预测进行比较，从而评估认知理论的有效性。

关键创新：该研究的创新之处在于提出了将LLM作为认知理论代理模型的概念。这为语言认知研究提供了一种新的视角和方法。通过利用LLM的强大计算能力和语言建模能力，研究者可以更方便地探索和验证各种认知理论，从而推动语言认知研究的发展。

关键设计：论文并没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构的设计。其重点在于概念性的框架和方法论的探讨。未来的研究可以进一步探索如何针对特定的语言认知问题，设计更有效的LLM实验，并开发更精细的评估指标。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过两个案例研究展示了LLM作为认知理论代理的潜力：一是LLM能否学习特定的语言模式，二是LLM能否更容易地学习类型学上常见的模式。研究发现，虽然LLM在某些方面表现出一定的能力，但目前仍存在局限性，需要进一步改进和发展。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于语言学、认知科学、人工智能等领域。通过利用LLM作为认知理论的代理，可以更深入地理解人类语言认知机制，并为开发更智能的自然语言处理系统提供理论基础。此外，该方法还可以用于评估和比较不同的认知理论，从而推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

We consider the possible role of current large language models (LLMs) in the study of human linguistic cognition. We focus on the use of such models as proxies for theories of cognition that are relatively linguistically-neutral in their representations and learning but differ from current LLMs in key ways. We illustrate this potential use of LLMs as proxies for theories of cognition in the context of two kinds of questions: (a) whether the target theory accounts for the acquisition of a given pattern from a given corpus; and (b) whether the target theory makes a given typologically-attested pattern easier to acquire than another, typologically-unattested pattern. For each of the two questions we show, building on recent literature, how current LLMs can potentially be of help, but we note that at present this help is quite limited.