論文の概要: Does Conceptual Representation Require Embodiment? Insights From Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19103v1
• Date: Tue, 30 May 2023 15:06:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 15:46:28.623705
• Title: Does Conceptual Representation Require Embodiment? Insights From Large Language Models
• Title（参考訳）: 概念表現は身体を必要とするか? 大規模言語モデルからの洞察
• Authors: Qihui Xu, Yingying Peng, Minghua Wu, Feng Xiao, Martin Chodorow, and Ping Li
• Abstract要約: GPT-3.5とGPT-4は感情やサリエンスなどの抽象的な次元において人間と強く相関していた。 GPT-4は、足/脚、口/ズボン、胴体などの概念知識の運動面を完全に捉えるのに苦労している。 本研究は, 造形言語と認知における具体的経験の潜在的影響を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.293770163735873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLM) have the potential to shed light on the debate regarding the extent to which knowledge representation requires the grounding of embodied experience. Despite learning from limited modalities (e.g., text for GPT-3.5, and text+image for GPT-4), LLMs have nevertheless demonstrated human-like behaviors in various psychology tasks, which may provide an alternative interpretation of the acquisition of conceptual knowledge. We compared lexical conceptual representations between humans and ChatGPT (GPT-3.5 and GPT-4) on subjective ratings of various lexical conceptual features or dimensions (e.g., emotional arousal, concreteness, haptic, etc.). The results show that both GPT-3.5 and GPT-4 were strongly correlated with humans in some abstract dimensions, such as emotion and salience. In dimensions related to sensory and motor domains, GPT-3.5 shows weaker correlations while GPT-4 has made significant progress compared to GPT-3.5. Still, GPT-4 struggles to fully capture motor aspects of conceptual knowledge such as actions with foot/leg, mouth/throat, and torso. Moreover, we found that GPT-4's progress can largely be associated with its training in the visual domain. Certain aspects of conceptual representation appear to exhibit a degree of independence from sensory capacities, but others seem to necessitate them. Our findings provide insights into the complexities of knowledge representation from diverse perspectives and highlights the potential influence of embodied experience in shaping language and cognition.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の最近の進歩は、知識表現が具体的経験の基盤を必要とする程度に関する議論に光を当てる可能性がある。 限られたモダリティ(例えば GPT-3.5 のテキストと GPT-4 のテキスト+イメージ)から学ぶにもかかわらず、LLM は様々な心理学的タスクにおいて人間のような振る舞いを実証し、概念的知識の獲得の代替解釈を提供する。 ヒトとChatGPT(GPT-3.5, GPT-4)の語彙的概念表現を,様々な語彙的概念的特徴や次元(感情的覚醒,具体性,触覚など)の主観的評価と比較した。 その結果、GPT-3.5とGPT-4は、感情やサリエンスなどの抽象的な次元において人間と強く相関していた。 GPT-3.5ではGPT-4はGPT-3.5に比べて有意に進行した。 それでもgpt-4は、足/足、口/足、胴体などの概念知識の運動面を完全に捉えるのに苦労している。 さらに, GPT-4の進歩は視覚領域でのトレーニングと大きく関連していることがわかった。 概念表現の特定の側面は感覚能力からある程度独立しているように見えるが、それらを必要とするものもいる。 本研究は,多様な視点から知識表現の複雑さを考察し,言語形成や認知における具体的経験の潜在的影響を明らかにする。

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