論文の概要: On the Semantics of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05448v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 20:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.331526
• Title: On the Semantics of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの意味論について
• Authors: Martin Schuele,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、技術を通して人間の言語能力を再現する可能性を実証した。 これらのシステムが言語をどの程度理解しているかについては議論の余地がある。 質問を単語と文のレベルで LLM の意味論に絞り込むことで,この問題を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT demonstrated the potential to replicate human language abilities through technology, ranging from text generation to engaging in conversations. However, it remains controversial to what extent these systems truly understand language. We examine this issue by narrowing the question down to the semantics of LLMs at the word and sentence level. By examining the inner workings of LLMs and their generated representation of language and by drawing on classical semantic theories by Frege and Russell, we get a more nuanced picture of the potential semantic capabilities of LLMs.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成から会話への関与に至るまで、技術を通して人間の言語能力を再現する可能性を実証した。 しかし、これらのシステムが言語をどの程度理解しているかについては議論の余地がある。 質問を単語と文のレベルで LLM の意味論に絞り込むことで,この問題を考察する。 LLMの内部構造とそれらが生成する言語表現を調べ、FregeとRussellによる古典的意味論に基づいて、LLMの潜在的な意味的能力のより微妙な図式を得る。

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