論文の概要: A Sentence is Worth a Thousand Pictures: Can Large Language Models Understand Human Language?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00109v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 18:58:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-06 11:13:21.049745
• Title: A Sentence is Worth a Thousand Pictures: Can Large Language Models Understand Human Language?
• Title（参考訳）: 巨大な言語モデルは人間の言語を理解することができるのか?
• Authors: Gary Marcus, Evelina Leivada, Elliot Murphy
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルの寄与を,対象システムの理論的に有意な表現として分析する。 これらのモデルの開発と活用の現在の状態からまだ欠けている重要な能力を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence applications show great potential for language-related tasks that rely on next-word prediction. The current generation of large language models have been linked to claims about human-like linguistic performance and their applications are hailed both as a key step towards Artificial General Intelligence and as major advance in understanding the cognitive, and even neural basis of human language. We analyze the contribution of large language models as theoretically informative representations of a target system vs. atheoretical powerful mechanistic tools, and we identify the key abilities that are still missing from the current state of development and exploitation of these models.
• Abstract（参考訳）: 人工知能アプリケーションは、単語の予測に依存する言語関連のタスクに大きな可能性を示す。 現在の世代の大きな言語モデルは、人間の言語的パフォーマンスに関する主張と関連付けられており、その応用は、人工知能の重要なステップとして、そして人間の言語における認知的、さらには神経的基礎を理解するための大きな進歩として、双方に称賛されている。 我々は,大規模言語モデルの寄与を,対象システムの理論的に有意な表現として分析し,これらのモデルの開発・活用の現状からまだ欠落している重要な能力を特定する。

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