論文の概要: Unveiling the pressures underlying language learning and use in neural networks, large language models, and humans: Lessons from emergent machine-to-machine communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14427v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 14:22:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:34.304937
• Title: Unveiling the pressures underlying language learning and use in neural networks, large language models, and humans: Lessons from emergent machine-to-machine communication
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク、大規模言語モデル、人間における基礎となる言語学習と使用のプレッシャーを解消する:緊急機械間通信から学ぶ
• Authors: Lukas Galke, Limor Raviv,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルエージェントと人間の言語行動のミスマッチが解決された3症例について概説する。 我々は、コミュニケーションの成功、生産努力、学習可能性、その他の心理・社会言語学的要因といった、言語学習と台頭のための重要なプレッシャーを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.371337604556311
• License:
• Abstract: Finding and facilitating commonalities between the linguistic behaviors of large language models and humans could lead to major breakthroughs in our understanding of the acquisition, processing, and evolution of language. However, most findings on human--LLM similarity can be attributed to training on human data. The field of emergent machine to-machine communication provides an ideal testbed for discovering which pressures are neural agents naturally exposed to when learning to communicate in isolation, without any human language to start with. Here, we review three cases where mismatches between the emergent linguistic behavior of neural agents and humans were resolved thanks to introducing theoretically-motivated inductive biases. By contrasting humans, large language models, and emergent communication agents, we then identify key pressures at play for language learning and emergence: communicative success, production effort, learnability, and other psycho-/sociolinguistic factors. We discuss their implications and relevance to the field of language evolution and acquisition. By mapping out the necessary inductive biases that make agents' emergent languages more human-like, we not only shed light on the underlying principles of human cognition and communication, but also inform and improve the very use of these models as valuable scientific tools for studying language learning, processing, use, and representation more broadly.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルと人間の言語行動の共通点を見つけ、促進することは、言語の獲得、処理、進化に対する我々の理解に大きなブレークスルーをもたらす可能性がある。 しかしながら、人間-LLM類似性に関するほとんどの発見は、人間のデータによるトレーニングによるものと考えられる。 緊急機械と機械のコミュニケーションの分野は、人間の言語を使わずに、独立してコミュニケーションを学ぶときに、どの圧力が神経エージェントに自然に露出するかを発見するための理想的なテストベッドを提供する。 本稿では, 理論的動機付けによる帰納的バイアスの導入により, ニューラルエージェントと人間の言語行動のミスマッチが解消された3症例について概説する。 人間や大きな言語モデル、創発的なコミュニケーションエージェントと対比することにより、コミュニケーションの成功、生産努力、学習可能性、その他の心理的・社会的要因など、言語学習と出現のための重要なプレッシャーを識別する。 言語進化と獲得の分野におけるそれらの意味と関連性について論じる。 エージェントの創発的言語をより人間らしくするために必要な帰納的バイアスをマッピングすることによって、人間の認知とコミュニケーションの根底にある原則に光を当てるだけでなく、言語学習、処理、使用、表現をより広く研究するための貴重な科学的ツールとして、これらのモデルの利用を通知し改善する。

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