論文の概要: Language Models as Models of Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07144v1
- Date: Tue, 13 Aug 2024 18:26:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 14:55:43.278163
- Title: Language Models as Models of Language
- Title(参考訳): 言語モデルとしての言語モデル
- Authors: Raphaël Millière,
- Abstract要約: この章は、理論言語学への現代言語モデルの潜在的貢献について批判的に考察する。
言語モデルが階層的な構文構造を学習し,様々な言語現象に対する感受性を示すことを示唆する経験的証拠の蓄積を概説する。
私は、理論言語学者と計算研究者の緊密な協力が貴重な洞察をもたらすと結論づける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This chapter critically examines the potential contributions of modern language models to theoretical linguistics. Despite their focus on engineering goals, these models' ability to acquire sophisticated linguistic knowledge from mere exposure to data warrants a careful reassessment of their relevance to linguistic theory. I review a growing body of empirical evidence suggesting that language models can learn hierarchical syntactic structure and exhibit sensitivity to various linguistic phenomena, even when trained on developmentally plausible amounts of data. While the competence/performance distinction has been invoked to dismiss the relevance of such models to linguistic theory, I argue that this assessment may be premature. By carefully controlling learning conditions and making use of causal intervention methods, experiments with language models can potentially constrain hypotheses about language acquisition and competence. I conclude that closer collaboration between theoretical linguists and computational researchers could yield valuable insights, particularly in advancing debates about linguistic nativism.
- Abstract(参考訳): この章は、理論言語学への現代言語モデルの潜在的貢献について批判的に考察する。
工学的目標に焦点が当てられているにもかかわらず、これらのモデルが単なるデータ露出から洗練された言語知識を得る能力は、言語理論との関係を慎重に再評価する。
言語モデルが階層的な構文構造を学習し、発達可能なデータ量で訓練しても、様々な言語現象に敏感であることを示す経験的証拠の蓄積を概観する。
このようなモデルと言語理論との関連性を否定するために,能力・性能の区別が提唱されているが,この評価は早すぎるのではないかと思う。
学習条件を慎重に制御し、因果介入手法を用いることで、言語モデルを用いた実験は、言語習得と能力に関する仮説を制約する可能性がある。
私は、理論言語学者と計算研究者の緊密な協力は、特に言語的ナチビズムに関する議論の進展において、貴重な洞察をもたらすことができると結論づける。
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