論文の概要: Large Language Models and the Reverse Turing Test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14382v2
• Date: Mon, 1 Aug 2022 14:28:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 11:04:16.680027
• Title: Large Language Models and the Reverse Turing Test
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと逆チューリングテスト
• Authors: Terrence Sejnowski
• Abstract要約: LLMのインテリジェンスに見えるのは、実際にインタビュアーのインテリジェンスを反映したミラーかもしれない。 LLMがより能力を持つようになると、情報へのアクセスと利用の方法を変えるかもしれません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been transformative. They are pre-trained foundational models that can be adapted with fine tuning to many different natural language tasks, each of which previously would have required a separate network model. This is one step closer to the extraordinary versatility of human language. GPT-3 and more recently LaMDA can carry on dialogs with humans on many topics after minimal priming with a few examples. However, there has been a wide range of reactions on whether these LLMs understand what they are saying or exhibit signs of intelligence. This high variance is exhibited in three interviews with LLMs reaching wildly different conclusions. A new possibility was uncovered that could explain this divergence. What appears to be intelligence in LLMs may in fact be a mirror that reflects the intelligence of the interviewer, a remarkable twist that could be considered a Reverse Turing Test. If so, then by studying interviews we may be learning more about the intelligence and beliefs of the interviewer than the intelligence of the LLMs. As LLMs become more capable they may transform the way we access and use information.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は変貌を遂げた。 それらは事前訓練された基礎モデルであり、様々な自然言語タスクに微調整を施すことができ、それぞれが以前別のネットワークモデルを必要としていた。 これは、人間の言語の並外れた汎用性に一歩近づいたものである。 GPT-3および近年のLaMDAは、いくつかの例で最小限のプライミングの後、多くのトピックで人間と対話することができる。 しかし、これらのLSMが自分たちの言っていることを理解しているか、あるいは知性の兆候を示すかについて、幅広い反応があった。 この高いばらつきは、LLMの3つのインタビューで、非常に異なる結論に達する。 この相違を説明する新たな可能性が明らかになった。 LLMのインテリジェンスに見えるのは、実際にインタビュアーのインテリジェンスを反映したミラーかもしれない。 もしそうなら、インタビューを勉強することで、llmの知性よりもインタビュアーの知性と信念について学んでいるかもしれません。 LLMがより能力を持つようになると、情報へのアクセスと利用の方法を変えるかもしれません。

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