論文の概要: Large Language Models as Neurolinguistic Subjects: Identifying Internal Representations for Form and Meaning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07533v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 04:16:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:16.805869
• Title: Large Language Models as Neurolinguistic Subjects: Identifying Internal Representations for Form and Meaning
• Title（参考訳）: ニューロ言語科目としての大規模言語モデル:形と意味の内的表現の同定
• Authors: Linyang He, Ercong Nie, Helmut Schmid, Hinrich Schütze, Nima Mesgarani, Jonathan Brennan,
• Abstract要約: 本研究では,大言語モデル(LLM)の記号化(形式)および記号化(意味)に関する言語的理解について検討する。 伝統的な精神言語学的評価は、しばしばLSMの真の言語能力を誤って表現する統計バイアスを反映している。 ミニマルペアと診断プローブを組み合わせてモデル層間のアクティベーションパターンを解析する新しい手法を用いて,ニューロ言語学的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.60849499134362
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• Abstract: This study investigates the linguistic understanding of Large Language Models (LLMs) regarding signifier (form) and signified (meaning) by distinguishing two LLM evaluation paradigms: psycholinguistic and neurolinguistic. Traditional psycholinguistic evaluations often reflect statistical biases that may misrepresent LLMs' true linguistic capabilities. We introduce a neurolinguistic approach, utilizing a novel method that combines minimal pair and diagnostic probing to analyze activation patterns across model layers. This method allows for a detailed examination of how LLMs represent form and meaning, and whether these representations are consistent across languages. Our contributions are three-fold: (1) We compare neurolinguistic and psycholinguistic methods, revealing distinct patterns in LLM assessment; (2) We demonstrate that LLMs exhibit higher competence in form compared to meaning, with the latter largely correlated to the former; (3) We present new conceptual minimal pair datasets for Chinese (COMPS-ZH) and German (COMPS-DE), complementing existing English datasets.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,2つのLLM評価パラダイム(心理言語学と神経言語学)を区別することにより,言語モデル(LLM)の記号(形式)と意味(意味)に関する言語理解について検討する。 伝統的な精神言語学的評価は、しばしばLSMの真の言語能力を誤って表現する統計バイアスを反映している。 ミニマルペアと診断プローブを組み合わせてモデル層間のアクティベーションパターンを解析する新しい手法を用いて,ニューロ言語学的アプローチを提案する。 この方法では、LLMが形式と意味をどのように表現するか、そしてこれらの表現が言語間で一貫性があるかどうかを詳細に調べることができる。 我々は,1) 神経言語学的手法と心理言語学的手法を比較し,LLM評価の異なるパターンを明らかにし,(2) LLMが意味よりも高い能力を示すこと,(3) 既存の英語データセットを補完する中国語(COMPS-ZH)とドイツ語(COMPS-DE)の新しい最小ペアデータセットを提案する。

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