論文の概要: Non-literal Understanding of Number Words by Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06204v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 07:03:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:32:49.385202
• Title: Non-literal Understanding of Number Words by Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルによる数字語の非文字理解
• Authors: Polina Tsvilodub, Kanishk Gandhi, Haoran Zhao, Jan-Philipp Fränken, Michael Franke, Noah D. Goodman,
• Abstract要約: 人間は自然に、文脈、世界知識、話者意図を組み合わせた、意味のない数字を解釈する。 大規模言語モデル (LLM) も同様に数字を解釈し, ハイパボラ効果と実効ハロ効果に着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.24263583093367
• License:
• Abstract: Humans naturally interpret numbers non-literally, effortlessly combining context, world knowledge, and speaker intent. We investigate whether large language models (LLMs) interpret numbers similarly, focusing on hyperbole and pragmatic halo effects. Through systematic comparison with human data and computational models of pragmatic reasoning, we find that LLMs diverge from human interpretation in striking ways. By decomposing pragmatic reasoning into testable components, grounded in the Rational Speech Act framework, we pinpoint where LLM processing diverges from human cognition -- not in prior knowledge, but in reasoning with it. This insight leads us to develop a targeted solution -- chain-of-thought prompting inspired by an RSA model makes LLMs' interpretations more human-like. Our work demonstrates how computational cognitive models can both diagnose AI-human differences and guide development of more human-like language understanding capabilities.
• Abstract（参考訳）: 人間は自然に、文脈、世界的知識、話者意図を無意味かつ努力的に組み合わせた数字を解釈する。 大規模言語モデル (LLM) も同様に数字を解釈し, ハイパボラ効果と実効ハロ効果に着目した。 実用的推論の人間のデータと計算モデルとを体系的に比較することにより、LLMは人間の解釈から印象的な方法で分岐することがわかった。 合理的音声法(Rational Speech Act)フレームワークを基礎として、実用的推論をテスト可能なコンポーネントに分解することで、LLM処理が人間の認識から逸脱する点を、事前の知識ではなく、それによる推論で特定する。この洞察は、RSAモデルにインスパイアされたチェーン・オブ・シークレット(チェーン・オブ・シークレット)という、LLMの解釈をより人間らしくするソリューションの開発に繋がる。 我々の研究は、計算認知モデルがAIと人間の差異を診断し、より人間らしい言語理解能力の開発を導く方法を示している。

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