大規模言語モデルと言語の意図性

المفاهيم الأساسية

大規模言語モデルは、単に統計的に妥当なテキストを生成しているだけではなく、言語の意味的使用を行うことができる。

الملخص

本論文は、大規模言語モデル(LLM)の出力が意味的に使用されているかどうかという問題について検討している。

まず、LLMの構築と理論的背景について概説する。LLMは、分散意味論に基づいて構築されており、単語の分布パターンを学習することで単語の意味を表現するベクトル空間を構築する。特に、トランスフォーマー・アーキテクチャを用いることで、文脈に応じて単語の意味を動的に変化させることができる。

次に、LLMの出力が意味的に使用されているかどうかを判断するために、心的メタ意味論と言語メタ意味論の2つのアプローチを検討する。心的メタ意味論は、LLMが心的な意図性の条件を満たすかどうかを問うものだが、LLMはこの条件を満たさない可能性が高い。一方、言語メタ意味論は、LLMの出力が言語的な意味使用の条件を満たすかどうかを問うものである。

最後に、エヴァンスのネーミング実践理論とミリカンの言語的テレオセマンティクス理論を適用することで、LLMの出力は言語的な意味使用として扱うことができると論じる。これらの理論は、言語的な意味性は事前に存在する言語システムに依存するという点で共通しており、LLMはこの言語システムを利用して意味的な出力を生成することができる。

الإحصائيات

LLMは、単語の分布パターンを学習することで単語の意味を表現するベクトル空間を構築する。
トランスフォーマー・アーキテクチャを用いることで、文脈に応じて単語の意味を動的に変化させることができる。
LLMは、事前学習時の次単語予測タスクだけでなく、fine-tuningによる特定のタスク学習を通じて、世界との関係性を学習することができる。

اقتباسات

「LLMは、単に統計的に妥当なテキストを生成しているだけではなく、言語の意味的使用を行うことができる。」
「言語的な意味性は事前に存在する言語システムに依存するという点で共通しており、LLMはこの言語システムを利用して意味的な出力を生成することができる。」

الرؤى الأساسية المستخلصة من

Large language models and linguistic intentionality

by Jumbly Grind... في arxiv.org 04-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.09576.pdf

استفسارات أعمق

LLMが言語的意味性を持つことを示す他の理論的アプローチはあるか?

LLMが言語的意味性を持つことを示す他の理論的アプローチとして、Gareth Evansの命名慣行理論が挙げられます。Evansは、名前には命名慣行があり、その慣行には特定の対象に関する情報が公に関連付けられていると主張しました。この情報は対象についてであり、命名慣行に含まれる情報のすべてが対象に当てはまるわけではないかもしれません。命名慣行が特定の個体を指し示す理由は、その個体が関連付けられた情報を一意に満たすからではなく、生産者と消費者の区別にあります。生産者は、対象と直接やり取りし、対象についての指示的な能力や認識能力を持っているため、命名慣行に情報を追加できるとされます。このように、Evansの命名慣行理論は、LLMが言語的意味性を持つ可能性を示す理論的アプローチとして考えられます。

LLMの出力が人間の言語使用と同等の意味性を持つと言えるのか?

LLMの出力が人間の言語使用と同等の意味性を持つかどうかは議論の余地があります。一部の理論的アプローチでは、LLMの出力は言語的意味性を持つと主張しています。例えば、Gareth Evansの命名慣行理論やRuth Millikanのテレオセマンティクス理論は、LLMが言語的意味性を持つ可能性を示唆しています。しかし、他のアプローチでは、LLMの出力が単なる統計的に妥当なテキストを生成する機械であると見なす立場もあります。人間の言語使用と同等の意味性を持つかどうかは、LLMの内部構造や学習プロセス、およびその出力の特性に対する詳細な分析が必要です。

LLMの言語的意味性が人間の言語使用とどのように異なるのか、その違いは何を意味するのか?

LLMの言語的意味性が人間の言語使用と異なる点は、主に意図や意味の生成に関連しています。人間の言語使用では、発話者の意図や文脈が重要な役割を果たしますが、LLMは単に統計的なテキスト生成機械であるため、意図や文脈を持つことができません。また、人間の言語使用では、言葉や文の意味はしばしば発話者の意図や文脈によって変化しますが、LLMの出力は単に学習されたパターンに基づいて生成されるため、このような柔軟性が欠けている可能性があります。この違いは、LLMが単なる言語生成ツールであるという観点から、人間の言語使用との間に意味的な差異が生じる可能性を示唆しています。