Large Language Models Understanding: an Inherent Ambiguity Barrier
作者: Daniel N. Nissani
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-05-01 (更新: 2025-05-08)
备注: submitted to NEURAL COMPUTATION
💡 一句话要点
提出内在模糊性障碍以解决大型语言模型理解问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 理解能力 模糊性障碍 自然语言处理 人机交互
📋 核心要点
- 核心问题：当前大型语言模型在理解对话和世界意义方面存在内在的模糊性障碍，导致其无法真正理解所生成的内容。
- 方法要点：论文通过思维实验和半正式的分析，提出了一个反驳观点，强调模糊性对理解的影响。
- 实验或效果：虽然未提供具体实验结果，但强调了模糊性障碍的存在对LLMs理解能力的限制。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的出现，关于其理解世界和对话意义的能力展开了激烈的讨论。本文提出了一种反驳观点，基于思维实验和半正式的考虑，指出存在一个内在的模糊性障碍，阻碍LLMs真正理解其流畅对话的含义。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在探讨大型语言模型在理解对话和世界的能力，指出现有方法未能解决的内在模糊性障碍。现有的对话生成模型虽然能够生成流畅的语言，但缺乏对其内容的真正理解。
核心思路：论文的核心思路是通过思维实验和半正式的分析，揭示模糊性如何影响LLMs的理解能力。作者认为，模糊性是LLMs无法真正理解对话内容的根本原因。
技术框架：整体架构包括思维实验的设计和模糊性分析的框架，主要阶段包括对话生成、模糊性识别和理解能力评估。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了内在模糊性障碍的概念，强调了这一障碍与现有理解模型的本质区别，指出LLMs的流畅性并不等同于理解。
关键设计：论文中未详细描述具体的参数设置或网络结构，但强调了思维实验的设计和模糊性分析的重要性。
📊 实验亮点
虽然论文未提供具体的实验数据，但强调了内在模糊性障碍对大型语言模型理解能力的深远影响，指出这一障碍是当前对话生成技术的主要限制因素。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和人机交互等。通过深入理解大型语言模型的局限性，可以推动更具理解能力的AI系统的开发，提升人机交互的质量和效率。
📄 摘要（原文）
A lively ongoing debate is taking place, since the extraordinary emergence of Large Language Models (LLMs) with regards to their capability to understand the world and capture the meaning of the dialogues in which they are involved. Arguments and counter-arguments have been proposed based upon thought experiments, anecdotal conversations between LLMs and humans, statistical linguistic analysis, philosophical considerations, and more. In this brief paper we present a counter-argument based upon a thought experiment and semi-formal considerations leading to an inherent ambiguity barrier which prevents LLMs from having any understanding of what their amazingly fluent dialogues mean.