論文の概要: From task structures to world models: What do LLMs know?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04276v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 14:21:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-09 16:09:50.490317
• Title: From task structures to world models: What do LLMs know?
• Title（参考訳）: タスク構造から世界モデル: LLMは何を知っているのか?
• Authors: Ilker Yildirim, L.A. Paul
• Abstract要約: 大規模言語モデルにはどのような意味があるのでしょうか? 我々は LLM に「制度的な知識」を与えることで答える。 そして、そのような知識が、人間のエージェントによって提示されるより普通の「現実的な」知識とどのように関連しているかを問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In what sense does a large language model have knowledge? The answer to this question extends beyond the capabilities of a particular AI system, and challenges our assumptions about the nature of knowledge and intelligence. We answer by granting LLMs "instrumental knowledge"; knowledge defined by a certain set of abilities. We then ask how such knowledge is related to the more ordinary, "worldly" knowledge exhibited by human agents, and explore this in terms of the degree to which instrumental knowledge can be said to incorporate the structured world models of cognitive science. We discuss ways LLMs could recover degrees of worldly knowledge, and suggest such recovery will be governed by an implicit, resource-rational tradeoff between world models and task demands.
• Abstract（参考訳）: ところで、大きな言語モデルはどんな意味で知識を持っていますか。 この質問に対する答えは、特定のAIシステムの能力を超えて、知識と知性の性質に関する私たちの仮定に挑戦する。 我々は LLM に「制度的な知識」を与えることで答える。 次に、そのような知識が、人間のエージェントが提示するより普通の「ワールドリー」な知識とどのように関係しているかを問うとともに、認知科学の構造化された世界モデルが組み込まれていると言えそうなインストゥルメンタル知識の程度の観点から、これを探求する。 我々は、LLMが世界の知識の度合いを回復する方法について議論し、そのようなリカバリは世界モデルとタスク要求の間の暗黙的なリソース・リレーショナルなトレードオフによって管理されることを示唆する。

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