論文の概要: Can structural correspondences ground real world representational content in Large Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16370v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 14:48:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.120834
• Title: Can structural correspondences ground real world representational content in Large Language Models?
• Title（参考訳）: 構造的対応は大規模言語モデルにおける実世界の表現的内容にできるか?
• Authors: Iwan Williams,
• Abstract要約: LLMと世界的実体の間の構造的対応の存在は、それらの実体の接地表現には不十分である、と私は論じる。 LLMのテキストバウンドネスは、適切なタスクへの関与を防ぐために、その面に現れます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) such as GPT-4 produce compelling responses to a wide range of prompts. But their representational capacities are uncertain. Many LLMs have no direct contact with extra-linguistic reality: their inputs, outputs and training data consist solely of text, raising the questions (1) can LLMs represent anything and (2) if so, what? In this paper, I explore what it would take to answer these questions according to a structural-correspondence based account of representation, and make an initial survey of this evidence. I argue that the mere existence of structural correspondences between LLMs and worldly entities is insufficient to ground representation of those entities. However, if these structural correspondences play an appropriate role - they are exploited in a way that explains successful task performance - then they could ground real world contents. This requires overcoming a challenge: the text-boundedness of LLMs appears, on the face of it, to prevent them engaging in the right sorts of tasks.
• Abstract（参考訳）: GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、幅広いプロンプトに対する説得力のある応答を生成する。 しかし、その表現能力は不確かである。 多くのLLMは、言語外現実と直接接触しない:その入力、アウトプット、トレーニングデータは、テキストから成り立っている。 本稿では, 構造的対応に基づく表現法に基づき, これらの疑問にどう答えるかを考察し, この証拠を最初に調査する。 LLMと世界的実体の間の構造的対応の存在は、それらの実体の接地表現には不十分である、と私は論じる。 しかし、もしこれらの構造的対応が適切な役割を果たすなら、それらはタスクのパフォーマンスをうまく説明する方法で利用されます。 LLMのテキストバウンドネスは、適切なタスクへの関与を防ぐために、その面に現れます。

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