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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19103v2
• Date: Tue, 28 Nov 2023 21:18:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 03:49:15.173378
• 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: ヒトとChatGPT(GPT-3.5およびGPT-4)の4,442の語彙概念の表現の比較 2) GPT-4 は GPT-3.5 よりも優れており,GPT-4 の利得は付加的な視覚学習と結びついており,触覚やイメージ容易性などの関連性にも寄与すると考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.524570969363934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To what extent can language alone give rise to complex concepts, or is embodied experience essential? Recent advancements in large language models (LLMs) offer fresh perspectives on this question. Although LLMs are trained on restricted modalities, they exhibit human-like performance in diverse psychological tasks. Our study compared representations of 4,442 lexical concepts between humans and ChatGPTs (GPT-3.5 and GPT-4) across multiple dimensions, including five key domains: emotion, salience, mental visualization, sensory, and motor experience. We identify two main findings: 1) Both models strongly align with human representations in non-sensorimotor domains but lag in sensory and motor areas, with GPT-4 outperforming GPT-3.5; 2) GPT-4's gains are associated with its additional visual learning, which also appears to benefit related dimensions like haptics and imageability. These results highlight the limitations of language in isolation, and that the integration of diverse modalities of inputs leads to a more human-like conceptual representation.
• Abstract（参考訳）: 言語だけが複雑な概念をもたらすのか、それとも具体的経験が不可欠か? 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、この問題に新たな視点を与えている。 LLMは制限されたモダリティに基づいて訓練されているが、様々な心理的タスクにおいて人間のようなパフォーマンスを示す。 ヒトとチャットgpts(gpt-3.5とgpt-4)の4,442種類の語彙概念の表現を,感情,敬礼,精神的可視化,感覚,運動経験という5つの重要な領域を含む多次元で比較した。 主な発見は2つあります 1) 両モデルとも非感性運動野ではヒトの表現と強く一致しているが, 感覚野や運動野では遅延がみられ, GPT-4はGPT-3.5より優れていた。 2) GPT-4の利得は付加的な視覚学習と結びついており, 触覚やイメージ可能性といった関連次元にも寄与すると考えられる。 これらの結果は、孤立した言語の制限を強調し、入力の多様なモダリティの統合は、より人間的な概念表現につながる。

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