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From Frege to chatGPT: Compositionality in language, cognition, and deep neural networks

Created by
  • Haebom

作者

Jacob Russin, Sam Whitman McGrath, Danielle J. Williams

概要

本論文は、人間の知能の重要な属性と考えられる組み合わせに関する最近のディープラーニング研究の結果を哲学、認知科学、神経科学の分野の読者のために概説しています。特に、大規模言語モデル（ＬＬＭ）を中心に、限られた学習経験から無限の表現能力を可能にする組み合わせ一般化能力を有する２つのアプローチ、すなわち（１）構造的帰納的偏向と（２）メタ学習について議論する。 LLMの事前学習プロセスはメタ学習の一種として理解することができ、これによりDNNが組み合わせ一般化能力を備えているという主張を提示し、この発見が人間認知における組み合わせ研究に及ぼす影響と今後の研究方向を議論する。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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大規模言語モデル（ＬＬＭ）が組み合わせ一般化能力を示すことによって、ニューラルネットワークが人間レベルの認知能力を有する可能性が示唆される。
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構造的帰納的偏向とメタ学習がニューラルネットワークに組み合わせて一般化する能力を与える効果的な方法であることを示しています。
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LLMの事前学習プロセスをメタ学習として理解する新しい視点を提供します。
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人間認知の組み合わせ研究の新しい視点と今後の研究方向を提示する。
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Limitations：
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LLMの組合せ能力が人間の組合せ能力と等しいかどうかについてのさらなる研究が必要である。
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構造的帰納的偏向とメタ学習の正確なメカニズムのより深い理解が必要です。
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LLMの組み合わせ能力の限界と制約に関するさらなる研究が必要です。
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