論文の概要: Why Does Surprisal From Larger Transformer-Based Language Models Provide a Poorer Fit to Human Reading Times?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12131v1
• Date: Fri, 23 Dec 2022 03:57:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 16:35:02.233598
• Title: Why Does Surprisal From Larger Transformer-Based Language Models Provide a Poorer Fit to Human Reading Times?
• Title（参考訳）: より大きなトランスフォーマーベースの言語モデルのsurprisalは、なぜ人間の読書時間に不適合なのだろうか?
• Authors: Byung-Doh Oh, William Schuler
• Abstract要約: トレーニング中にシーケンスを「記憶する」ためにトランスフォーマーをベースとした大規模モデルの妥当性は、その前提推定を人間的な期待から逸脱させる。 これらの結果から,大規模トランスフォーマーモデルがトレーニング中にシーケンスを「記憶する」ことの妥当性は,人為的な予測から逸脱することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.909170013118775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents a detailed linguistic analysis into why larger Transformer-based pre-trained language models with more parameters and lower perplexity nonetheless yield surprisal estimates that are less predictive of human reading times. First, regression analyses show a strictly monotonic, positive log-linear relationship between perplexity and fit to reading times for the more recently released five GPT-Neo variants and eight OPT variants on two separate datasets, replicating earlier results limited to just GPT-2 (Oh et al., 2022). Subsequently, analysis of residual errors reveals a systematic deviation of the larger variants, such as underpredicting reading times of named entities and making compensatory overpredictions for reading times of function words such as modals and conjunctions. These results suggest that the propensity of larger Transformer-based models to 'memorize' sequences during training makes their surprisal estimates diverge from humanlike expectations, which warrants caution in using pre-trained language models to study human language processing.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,トランスフォーマーをベースとした事前学習型言語モデルにおいて,パラメータが増加し,パープレクシリティが低下する理由について,より詳細な言語学的分析を行った。 まず、回帰分析により、より最近リリースされた5つの GPT-Neo 変種と8つの OPT 変種に対して、パープレキシティと読み取り時間との厳密な単調で正の対数関係が示され、以前の結果は単に GPT-2 (Oh et al., 2022) に限られていた。 その後、残差の解析により、名前の付いたエンティティの読み出し時間の過小評価や、モーダルや接続といった関数語の読み出し時間に対する補償的過小評価など、大きなバリエーションの体系的なずれが明らかになった。 これらの結果から, 大規模変圧器モデルから学習中の「記憶」シーケンスへの適応性は, 人的期待から逸脱し, 事前学習した言語モデルを用いて人間の言語処理を研究する際の注意が必要であることが示唆された。

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