論文の概要: Are Language Models Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10421v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 14:13:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.162392
• Title: Are Language Models Models?
• Title（参考訳）: 言語モデルはモデルか?
• Authors: Philip Resnik,
• Abstract要約: 認知モデルは、このケースを誇張し、必然的にLLMを誇示する。 マーの3つのレベルでの評価は、この主張が実装レベルでは明らかに真ではないことを示唆し、アルゴリズム的表現レベルではモチベーションが低く、計算理論レベルでは問題となることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.790313744940609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Futrell and Mahowald claim LMs "serve as model systems", but an assessment at each of Marr's three levels suggests the claim is clearly not true at the implementation level, poorly motivated at the algorithmic-representational level, and problematic at the computational theory level. LMs are good candidates as tools; calling them cognitive models overstates the case and unnecessarily feeds LLM hype.
• Abstract（参考訳）: Futrell と Mahowald は LM は「モデルシステムとして機能する」と主張しているが、Marr の3つのレベルでの評価では、この主張は明らかに実装レベルでは正しくなく、アルゴリズム表現レベルでは動機が不十分であり、計算理論レベルでは問題であることを示している。 認知モデルは、このケースを誇張し、必然的にLLMを誇示する。

関連論文リスト

• Large Language Model Hacking: Quantifying the Hidden Risks of Using LLMs for Text Annotation [66.84286617519258]
  大規模言語モデルは、データアノテーションやテキスト分析といった労働集約的なタスクの自動化を可能にすることで、社会科学の研究を変革している。 このような変異は、系統的なバイアスやランダムなエラーを導入し、下流の分析に伝播し、タイプI(偽陽性)、タイプII(偽陰性)、タイプS(重み付け効果)、タイプM(誇張効果)のエラーを引き起こす。 意図的なLSMハッキングは驚くほど単純であることがわかった。21の社会科学研究から37のデータアノテーションタスクを複製することで、ほんのわずかのプロンプトの言い回しで、事実上何であれ統計的に重要なものとして表現できることがわかりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-10T17:58:53Z)
• Preference Leakage: A Contamination Problem in LLM-as-a-judge [69.96778498636071]
  審査員としてのLLM(Large Language Models)とLLMに基づくデータ合成は、2つの基本的なLLM駆動型データアノテーション法として登場した。 本研究では, 合成データ生成器とLCMに基づく評価器の関連性に起因するLCM-as-a-judgeの汚染問題である選好リークを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T17:13:03Z)
• What do Large Language Models Need for Machine Translation Evaluation? [12.42394213466485]
  大規模言語モデル(LLM)は、微調整された多言語事前訓練言語モデルに匹敵する結果が得られる。 本稿では,LLMの機械翻訳品質を評価するために,ソース,参照,翻訳エラー,ガイドラインなどの翻訳情報が必要であるかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T09:50:45Z)
• CLOMO: Counterfactual Logical Modification with Large Language Models [109.60793869938534]
  本稿では,新しいタスク,CLOMO(Counterfactual Logical Modification)と高品質な人間アノテーションベンチマークを紹介する。 このタスクでは、LLMは所定の論理的関係を維持するために、与えられた議論的テキストを順応的に変更しなければなりません。 LLMの自然言語出力を直接評価する革新的な評価指標である自己評価スコア(SES)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T08:29:54Z)
• Stochastic LLMs do not Understand Language: Towards Symbolic, Explainable and Ontologically Based LLMs [0.0]
  データ駆動型大規模言語モデル(LLM)の相対的な成功は象徴的対準記号的議論の反映ではないと我々は主張する。 本稿では,記号的,説明可能な,存在論的に基礎を成す言語モデルに,効果的なボトムアップ戦略を適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T02:14:05Z)
• The False Promise of Imitating Proprietary LLMs [158.65692029352584]
  より弱い言語モデルを安価に改善するための新しい方法は、より強力なモデルからの出力に対してそれを微調整することである。 このアプローチは、より弱いオープンソースモデルを使用して、プロプライエタリなモデルの機能を安価に模倣することを目指している。 まず、様々なベースモデルサイズを用いてChatGPTを模倣する一連のLMを微調整する。 次に、群衆レーダと標準NLPベンチマークを用いてモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T05:00:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。