論文の概要: The Quo Vadis of the Relationship between Language and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11146v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 10:54:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 16:32:34.202320
• Title: The Quo Vadis of the Relationship between Language and Large Language Models
• Title（参考訳）: 言語と大規模言語モデルの関係の定性
• Authors: Evelina Leivada, Vittoria Dentella, Elliot Murphy
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、LLMを言語科学モデルとして採用することを奨励している。 透明性に欠ける科学的モデルの導入によって引き起こされる最も重要な理論的および経験的リスクを特定します。 現在の開発段階において、LLMは言語に関する説明をほとんど提供していないと結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.10770247120758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of Artificial (General) Intelligence (AI), the several recent advancements in Natural language processing (NLP) activities relying on Large Language Models (LLMs) have come to encourage the adoption of LLMs as scientific models of language. While the terminology employed for the characterization of LLMs favors their embracing as such, it is not clear that they are in a place to offer insights into the target system they seek to represent. After identifying the most important theoretical and empirical risks brought about by the adoption of scientific models that lack transparency, we discuss LLMs relating them to every scientific model's fundamental components: the object, the medium, the meaning and the user. We conclude that, at their current stage of development, LLMs hardly offer any explanations for language, and then we provide an outlook for more informative future research directions on this topic.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の分野では,Large Language Models (LLMs) を利用した自然言語処理(NLP)のいくつかの進歩が,言語科学モデルとしてのLLMの採用を奨励している。 LLMのキャラクタリゼーションに使用される用語は、彼らの受け入れを好んでいるが、彼らが表現しようとしているターゲットシステムについての洞察を提供する場所であるかどうかは不明だ。 透明性を欠いた科学的モデルの採用によってもたらされる最も重要な理論的・実証的リスクを特定し、各科学モデルの基本的な構成要素である対象、媒体、意味、ユーザに関連するllmについて論じる。 我々は,その開発段階において,LLMは言語の説明をほとんど提供せず,その上で,この話題に関するより情報に富む研究方向の展望を提示する。

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