論文の概要: Measuring Form and Function in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28616v1
• Date: Wed, 27 May 2026 15:27:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:56.175633
• Title: Measuring Form and Function in Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける形式と機能の測定
• Abstract要約: 本稿では,言語モデルを評価するために,言語習得のための定量的指標を提案する。 我々の焦点は、幼児が早期に正確に獲得する英語における決定者の形式的統語的・機能的談話性である。 本稿では,構文的および言論的言語知識の両面でのターゲットテストを提供する新しいプロンプト手法であるコンテキスト代替選択法(CAC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21485350418225238
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce quantitative metrics for child language acquisition to evaluate language models. Our focus is on the formal syntactic and functional discourse properties of determiners in English, which young children acquire early and accurately. We propose Contextual Alternative Choice (CAC), a new prompting method which provides targeted tests for both syntactic and discourse knowledge of language. The method enables direct comparison of language models against children, and more importantly, against statistical benchmarks independently established in empirical research. No current model trained on a comparable amount of data simultaneously meet both formal and functional benchmarks like human children, but some very large models do. We present our results as methodological and technical contributions, with specific emphasis on cognitive status of language models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語モデルを評価するために,言語習得のための定量的指標を提案する。 我々の焦点は、幼児が早期に正確に獲得する英語における決定者の形式的統語的・機能的談話性である。 本稿では,構文的および言論的言語知識の両面でのターゲットテストを提供する新しいプロンプト手法であるコンテキスト代替選択法(CAC)を提案する。 本手法は, 子どもに対する言語モデルを直接比較することを可能にし, さらに重要なことは, 実証研究において独立に確立された統計的ベンチマークに対するものである。 同等量のデータでトレーニングされた現在のモデルは、人間の子供のようなフォーマルなベンチマークと機能的なベンチマークの両方を同時に満たさないが、非常に大きなモデルもある。 本研究は,言語モデルの認知的状態に着目し,方法論的および技術的貢献として提案する。

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