論文の概要: On the Unexpected Abilities of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09720v1
- Date: Wed, 9 Aug 2023 09:15:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-27 05:16:39.509217
- Title: On the Unexpected Abilities of Large Language Models
- Title(参考訳): 大規模言語モデルの予期せぬ能力について
- Authors: Stefano Nolfi
- Abstract要約: このような間接的買収の重要な副作用は、統合能力の発達である、と私は主張する。
これらのシステムによって獲得された認知能力と人間の認知との関係を,短時間で論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models are capable of displaying a wide range of abilities
that are not directly connected with the task for which they are trained:
predicting the next words of human-written texts. In this article, I discuss
the nature of this indirect acquisition process and its relation to other known
indirect processes. I argue that an important side effect of such indirect
acquisition is the development of integrated abilities. I discuss the extent to
which the abilities developed by large language models are predictable.
Finally, I briefly discuss the relation between the cognitive skills acquired
by these systems and human cognition.
- Abstract(参考訳): 大規模な言語モデルでは、訓練対象のタスクとは直接関係のない幅広い能力、すなわち、人間が書いたテキストの次の単語を予測することができる。
本稿では、この間接的獲得プロセスの性質と、他の既知の間接的プロセスとの関係について論じる。
このような間接的獲得の重要な副作用は、統合能力の開発であると私は主張する。
大規模言語モデルで開発された能力がどの程度予測可能かについて議論する。
最後に,これらのシステムによって獲得された認知能力と人間の認知との関係について概説する。
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