論文の概要: On Reality and the Limits of Language Data: Aligning LLMs with Human Norms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11981v2
• Date: Tue, 9 May 2023 12:36:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 16:34:13.163532
• Title: On Reality and the Limits of Language Data: Aligning LLMs with Human Norms
• Title（参考訳）: 言語データの現実性と限界--LLMと人間ノルムの整合性について
• Authors: Nigel H. Collier, Fangyu Liu and Ehsan Shareghi
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は、実践的な応用のために、膨大な自然言語データの言語関連性を利用する。 我々は,この問題を,新規かつ厳密に制御された推論テスト(ART)を用いて探求し,人間の規範とGPT-3のバージョンを比較した。 我々の研究は、データや弱点から直接学習できる常識関係モデルのカテゴリに注目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.02997544238235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) harness linguistic associations in vast natural language data for practical applications. However, their ability to understand the physical world using only language data remains a question. After reviewing existing protocols, we explore this question using a novel and tightly controlled reasoning test (ART) and compare human norms against versions of GPT-3. Our findings highlight the categories of common-sense relations models that could learn directly from data and areas of weakness. GPT-3 offers evidence for verbal reasoning on a par with human subjects for several relations including Synonymy, Antonymy, and Default inheritance, Without reinforcement learning from human judgements, it appears GPT-3 performs at the lower end of the reference interval for Has-part and Contained-in. Weaknesses were observed also in affordance characteristics through Necessary-quality, Order-of-size and Order-of-intensity. Combining LLMs with symbolic world grounding is a promising direction to address associative learning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llms)の最近の進歩は、膨大な自然言語データの言語関連を実用的応用に活用している。 しかし、言語データのみを用いて物理世界を理解する能力には疑問が残る。 既存のプロトコルをレビューした後、新しい厳密に制御された推論テスト(ART)を用いてこの問題を調査し、人間の規範とGPT-3のバージョンを比較した。 本研究は,データや弱点領域から直接学習できる共通感覚関係モデルのカテゴリに注目した。 GPT-3は、Synonymy、Anthonymy、Deefaultの継承を含むいくつかの関係において、人間の判断からの強化学習がなければ、Has-partとContained-inの基準区間の下位でGPT-3が実行されていることを示す証拠を提供する。 また, 必要な品質, サイズ, 強度の順応により, 余裕特性にも弱点が見られた。 LLMと象徴的世界接地を組み合わせることは、連想学習に取り組む上で有望な方向である。

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