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比较人类和语言模型在复杂结构上的句子处理难度

Created by
  • Haebom

作者

塞缪尔·约瑟夫·阿穆亚尔、阿雅·梅尔泽-阿舍尔、乔纳森·贝兰特

大纲

本文系统地比较了能够​​进行人类对话的大规模语言模型 (LLM)，以确定它们是否面临与人类类似的理解困难。在统一的实验环境中，研究人员收集并分析了人类和五种最先进的 LLM 对七种具有挑战性的语言结构的句子理解数据。具体而言，LLM 在理解“花园小径”这句话时表现不佳，并且模型性能与人类性能呈正相关，且与参数数量成正比。此外，人类和 LLM 在复杂结构和基本结构之间的性能差异相似，并且模型的收敛和发散程度取决于模型的强度。

Takeaways, Limitations

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LLM 为句子理解技能提供了新的见解，特别是处理复杂语言结构的能力。
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识别特定结构的 LLM 漏洞，例如“花园小径”句子。
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根据模型大小分析性能变化和与人类的相似性
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模型太弱或太强都会缩小与人类的表现差距。
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实验中使用的语言结构范围有限
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特定 LLM 模型的性能结果的普遍性存在局限性。
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LLM 缺乏实际使用环境中的性能验证
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