論文の概要: Thinking beyond the anthropomorphic paradigm benefits LLM research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09192v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 11:32:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:51.926913
• Title: Thinking beyond the anthropomorphic paradigm benefits LLM research
• Title（参考訳）: 人為的パラダイムを超えて考えることはLLM研究に役立つ
• Authors: Lujain Ibrahim, Myra Cheng,
• Abstract要約: 私たちは過去10年で何十万ものコンピュータサイエンス研究論文を分析しました。 大型言語モデル(LLM)研究における人類型用語の有病率と成長の実証的証拠を提示する。 これらの概念化は制限されている可能性があり、人間の類推を超えてLLMの理解と改善のための新たな道を開くと我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7392902719515677
• License:
• Abstract: Anthropomorphism, or the attribution of human traits to technology, is an automatic and unconscious response that occurs even in those with advanced technical expertise. In this position paper, we analyze hundreds of thousands of computer science research articles from the past decade and present empirical evidence of the prevalence and growth of anthropomorphic terminology in research on large language models (LLMs). This terminology reflects deeper anthropomorphic conceptualizations which shape how we think about and conduct LLM research. We argue these conceptualizations may be limiting, and that challenging them opens up new pathways for understanding and improving LLMs beyond human analogies. To illustrate this, we identify and analyze five core anthropomorphic assumptions shaping prominent methodologies across the LLM development lifecycle, from the assumption that models must use natural language for reasoning tasks to the assumption that model capabilities should be evaluated through human-centric benchmarks. For each assumption, we demonstrate how non-anthropomorphic alternatives can open new directions for research and development.
• Abstract（参考訳）: 人相同性(人相同性、英: Anthropomorphism)は、技術的に高度な専門知識を持つ人でも起こる自動的かつ無意識的な反応である。 本稿では,過去10年間のコンピュータサイエンス研究論文数十万件を分析し,多言語モデル(LLM)研究における人為的用語の出現と成長の実証的証拠を提示する。 この用語は、LLM研究の考え方と実施方法を形成する、より深い人類学的概念化を反映している。 これらの概念化は制限されている可能性があり、人間の類推を超えてLLMの理解と改善のための新たな道を開くと我々は主張する。 そこで本研究では,LLM開発ライフサイクル全体において,モデルが自然言語を用いて推論タスクを行なわなければならないという仮定から,人間中心のベンチマークによってモデル機能を評価するべきという仮定に至るまで,5つの中核的人為的仮定を同定し,解析する。 各仮定に対して、非人為的代替手段が研究・開発のための新しい方向をいかに開けるかを示す。

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