Talking with Oompa Loompas: A novel framework for evaluating linguistic acquisition of LLM agents

📄 arXiv: 2509.07389v1 📥 PDF

作者: Sankalp Tattwadarshi Swain, Anshika Krishnatray, Dhruv Kumar, Jagat Sesh Challa

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2025-09-09

备注: Under review

💡 一句话要点

提出Tinkatongue框架，评估LLM智能体在交互中学习新语言的能力

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

关键词: LLM智能体 语言习得 交互式学习 Tinkatongue 评估框架

📋 核心要点

  1. 现有LLM语言能力评估缺乏对交互式语言习得的考察，忽略了人类学习语言的关键特征。
  2. 论文构建Tinkatongue语言环境，通过与Bot交互，评估LLM智能体学习新语言的能力。
  3. 实验表明LLM智能体难以有效对话，但展现出与人类相似的语言学习策略，为未来研究提供方向。

📝 摘要（中文）

现有对大型语言模型（LLM智能体）语言能力的评估主要集中在词汇学习、形态规则归纳、句法泛化、语用推理和跨语言迁移等方面。然而，没有研究评估LLM智能体是否能通过模式识别和交互反馈来习得语言，而这正是人类语言习得的核心特征。我们提出了一种新的实验框架，在该框架中，LLM智能体通过与一个只理解Tinkatongue语言的机器人进行对话，来评估其学习和使用一种新构建的语言（Tinkatongue）的能力。我们的研究结果表明，LLM智能体在100次回复内未能建立起有效的对话，但它们采用了与人类语言学习方法相似的不同策略。这些结果为评估基准提出了新的方向，并为更有效地从交互反馈中学习的模型设计开辟了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM语言能力评估主要关注静态的语言知识，缺乏对LLM在动态交互环境中学习和运用语言能力的评估。现有方法无法模拟人类通过对话和反馈学习语言的真实过程，因此难以全面评估LLM的语言智能。

核心思路：论文的核心思路是创建一个可控的交互式语言学习环境，通过让LLM智能体与一个只理解特定人工语言的Bot进行对话，观察LLM智能体在交互过程中学习和使用该语言的能力。这种方法模拟了人类学习语言的方式，即通过不断地尝试、接收反馈并调整策略来逐步掌握语言。

技术框架：该框架包含两个主要组成部分：LLM智能体和Tinkatongue Bot。LLM智能体作为学习者，负责尝试使用Tinkatongue与Bot进行交流。Tinkatongue Bot则作为教师，只理解Tinkatongue语言，并根据LLM智能体的输入给出相应的反馈。实验流程如下：1. 定义Tinkatongue语言的语法和词汇；2. 初始化LLM智能体；3. LLM智能体向Bot发送Tinkatongue语句；4. Bot根据Tinkatongue语法规则解析LLM智能体的语句，并给出反馈；5. LLM智能体根据反馈调整其语言模型，并重复步骤3和4。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个新颖的实验框架，用于评估LLM智能体在交互式环境中学习新语言的能力。与传统的静态评估方法不同，该框架能够模拟人类学习语言的真实过程，并提供更全面和深入的评估结果。此外，Tinkatongue语言的设计也为研究人员提供了一个可控的实验环境，可以方便地调整语言的复杂度和规则，从而更好地研究LLM智能体的语言学习能力。

关键设计：Tinkatongue语言的设计需要考虑其复杂度和可学习性。语言的语法规则需要足够简单，以便Bot能够有效地解析和反馈，同时也要足够复杂，以便能够测试LLM智能体的泛化能力。LLM智能体的选择也至关重要，需要选择具有足够语言能力的模型，以便能够有效地学习和使用Tinkatongue语言。实验中，需要记录LLM智能体在每个回合的输入、Bot的反馈以及LLM智能体的语言模型的变化，以便分析其学习过程和策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，即使经过100轮的交互，LLM智能体仍然难以与Tinkatongue Bot建立有效的对话。然而，LLM智能体在学习过程中展现出与人类相似的语言学习策略，例如尝试不同的语法结构和词汇组合，并根据Bot的反馈调整其语言模型。这些结果表明，LLM智能体具有一定的语言学习潜力，但需要更有效的学习方法和模型设计。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能、更自然的对话系统。通过模拟人类语言学习过程，可以训练出能够更好地理解和使用自然语言的LLM智能体。此外，该框架还可以用于评估和比较不同LLM智能体的语言能力，并为模型设计提供指导。未来，该研究有望推动人机交互、机器翻译和语言教育等领域的发展。

📄 摘要（原文）

Existing evaluation studies on linguistic competence of large language models (LLM agents) have focused primarily on vocabulary learning, morphological rule induction, syntactic generalization, pragmatic inference, and cross-linguistic transfer. However, none assess whether LLM agents can acquire a language through pattern recognition and interactive feedback, a central feature of human language acquisition. We propose a novel experimental framework in which an LLM agent is evaluated on its ability to acquire and use a newly constructed language (Tinkatongue) in conversation with a bot that understands only Tinkatongue. Our findings show that LLM agents fail to establish a conversation within 100 responses, yet they adopt distinct strategies that mirror human approaches to language learning. The results suggest a new direction for evaluation benchmarks and open pathways to model designs that learn more effectively from interactive feedback.