論文の概要: Large language models are not about language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13441v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 15:36:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.727732
• Title: Large language models are not about language
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは言語ではない
• Authors: Johan J. Bolhuis, Andrea Moro, Stephen Crain, Sandiway Fong,
• Abstract要約: 人間の言語は、階層的な思考構造を生成する心内計算システムによって支えられている。 言語システムは、最小限の外部入力で成長し、実際の言語と不可能な言語を簡単に区別することができる。
• 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 are useless for linguistics, as they are probabilistic models that require a vast amount of data to analyse externalized strings of words. In contrast, human language is underpinned by a mind-internal computational system that recursively generates hierarchical thought structures. The language system grows with minimal external input and can readily distinguish between real language and impossible languages.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは言語学では役に立たないが、外付け文字列を分析するのに大量のデータを必要とする確率論的モデルである。 対照的に、人間の言語は、階層的な思考構造を再帰的に生成する心内計算システムによって支えられている。 言語システムは、最小限の外部入力で成長し、実際の言語と不可能な言語を簡単に区別することができる。

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