論文の概要: Building A Unified AI-centric Language System: analysis, framework and future work
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04488v1
- Date: Thu, 06 Feb 2025 20:32:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 14:58:28.307226
- Title: Building A Unified AI-centric Language System: analysis, framework and future work
- Title（参考訳）: AI中心の統一言語システムの構築:分析、フレームワーク、今後の研究
- Authors: Edward Hong Wang, Cynthia Xin Wen,
- Abstract要約: 本稿では,AI中心の統一言語システムの設計について考察する。
多様な自然言語入力を合理化されたAIフレンドリーな言語に翻訳するフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Recent advancements in large language models have demonstrated that extended inference through techniques can markedly improve performance, yet these gains come with increased computational costs and the propagation of inherent biases found in natural languages. This paper explores the design of a unified AI-centric language system that addresses these challenges by offering a more concise, unambiguous, and computationally efficient alternative to traditional human languages. We analyze the limitations of natural language such as gender bias, morphological irregularities, and contextual ambiguities and examine how these issues are exacerbated within current Transformer architectures, where redundant attention heads and token inefficiencies prevail. Drawing on insights from emergent artificial communication systems and constructed languages like Esperanto and Lojban, we propose a framework that translates diverse natural language inputs into a streamlined AI-friendly language, enabling more efficient model training and inference while reducing memory footprints. Finally, we outline a pathway for empirical validation through controlled experiments, paving the way for a universal interchange format that could revolutionize AI-to-AI and human-to-AI interactions by enhancing clarity, fairness, and overall performance.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの最近の進歩は、拡張推論が性能を著しく向上させることを示したが、これらの利点は、計算コストの増大と、自然言語で見いだされる固有バイアスの伝播によるものである。
本稿では,従来の人間の言語に対して,より簡潔で,曖昧で,計算的に効率的な代替手段を提供することによって,これらの課題に対処する統合AI中心型言語システムの設計について検討する。
本稿では,ジェンダーバイアスや形態的不規則,文脈的あいまいさといった自然言語の限界を分析し,これらの問題が現在のトランスフォーマーアーキテクチャにおいてどのように悪化しているかを検討する。
創発的な人工コミュニケーションシステムや、EsperantoやLojbanといった構築言語からの洞察に基づいて、さまざまな自然言語入力を合理化されたAIフレンドリな言語に変換するフレームワークを提案し、メモリフットプリントを削減しながら、より効率的なモデルトレーニングと推論を可能にした。
最後に、制御された実験を通して経験的検証を行うための経路を概説し、明確さ、公正さ、全体的なパフォーマンスを高めることで、AIとAIのインタラクションと人間とAIのインタラクションに革命をもたらす、普遍的な交換フォーマットの道を開く。
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