Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meaning and understanding in large language models

論文の概要: Meaning and understanding in large language models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17407v1
Date: Thu, 26 Oct 2023 14:06:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-27 20:09:49.585507
Title: Meaning and understanding in large language models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける意味と理解
Authors: Vladim\'ir Havl\'ik
Abstract要約: 人工知能の生成的大言語モデル(LLM)の最近の発展は、機械による言語理解に関する伝統的な哲学的仮定を改訂する必要があるという信念を導いた。本稿では,機械語の性能を単なる統語的操作と見なす傾向と理解のシミュレーションを批判的に評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Can a machine understand the meanings of natural language? Recent developments in the generative large language models (LLMs) of artificial intelligence have led to the belief that traditional philosophical assumptions about machine understanding of language need to be revised. This article critically evaluates the prevailing tendency to regard machine language performance as mere syntactic manipulation and the simulation of understanding, which is only partial and very shallow, without sufficient referential grounding in the world. The aim is to highlight the conditions crucial to attributing natural language understanding to state-of-the-art LLMs, where it can be legitimately argued that LLMs not only use syntax but also semantics, their understanding not being simulated but duplicated; and determine how they ground the meanings of linguistic expressions.
Abstract（参考訳）: 機械は自然言語の意味を理解できますか。人工知能の生成的大言語モデル(LLM)の最近の発展は、機械による言語理解に関する伝統的な哲学的仮定を改訂する必要があるという信念を導いた。本稿は、機械言語性能を単なる構文操作であると考える一般的な傾向と、世界において十分な参照基盤を持たない部分的かつ極めて浅い理解のシミュレーションを批判的に評価する。目的は、LLMが構文だけでなく意味論も用いていること、その理解がシミュレートされず複製されていること、言語表現の意味をどう基礎づけているか、といった、最先端のLLMに自然言語理解をもたらす上で不可欠な条件を強調することである。

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