論文の概要: Limits for Learning with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12213v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 12:11:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 13:27:25.401181
• Title: Limits for Learning with Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルによる学習の限界
• Authors: Nicholas Asher and Swarnadeep Bhar and Akshay Chaturvedi and Julie Hunter and Soumya Paul
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)がボレル階層の第一段階を超えて概念を学習できないことを示す。 LLMは、細部と深い言語的理解を必要とするタスクについて、正式な保証なしに運用を続ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.20859414811553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent of large language models (LLMs), the trend in NLP has been to train LLMs on vast amounts of data to solve diverse language understanding and generation tasks. The list of LLM successes is long and varied. Nevertheless, several recent papers provide empirical evidence that LLMs fail to capture important aspects of linguistic meaning. Focusing on universal quantification, we provide a theoretical foundation for these empirical findings by proving that LLMs cannot learn certain fundamental semantic properties including semantic entailment and consistency as they are defined in formal semantics. More generally, we show that LLMs are unable to learn concepts beyond the first level of the Borel Hierarchy, which imposes severe limits on the ability of LMs, both large and small, to capture many aspects of linguistic meaning. This means that LLMs will continue to operate without formal guarantees on tasks that require entailments and deep linguistic understanding.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現に伴い、NLPのトレンドは、多種多様な言語理解と生成タスクを解決するために、大量のデータでLLMを訓練することであった。 LLMの成功の一覧は長く、様々である。 しかしながら、最近のいくつかの論文は、LLMが言語学的意味の重要な側面を捉えていないという実証的な証拠を提供している。 普遍的な定量化に着目し,LLMが意味論的意味論で定義されているように,意味的含意や一貫性を含む基本的な意味的特性を学習できないことを証明することによって,これらの経験的発見の理論的基盤を提供する。 より一般的には、LLMはボレル階層の第一段階を超えて概念を学ぶことができず、大小を問わず、LMの言語的意味の多くの側面を捉える能力に厳しい制限を課していることを示す。 つまり、llmは、制約と深い言語理解を必要とするタスクに関する公式な保証なしに、引き続き運用されることになる。

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