AIDB Daily Papers
大規模言語モデルを言語学における様相モデルとして活用する
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ポイント
- 本研究は、大規模言語モデル(LLM)を言語学研究における様相モデルとして捉え直すことを提案するものである。
- LLMは人間の認知と構造的に一致しなくとも、言語獲得や能力に関する様相的主張を検証する「可能性のある説明」を提供する。
- 現在のLLMは「実際の説明」には至らないが、その説明力を様相モデルの連続体として理解することで、言語研究におけるLLMの役割をより正確に評価できる。
Abstract
The rapid advancement of large language models (LLMs) has intensified debates about their significance for linguistic theory. These debates are commonly divided into three positions: insulationism, which regards LLMs as irrelevant to human language; eliminativism, which claims that LLMs can replace traditional linguistic theories; and conciliationism, which views them as useful tools for linguistic research. To clarify these positions, this paper applies the framework of modal modeling from the philosophy of science. We argue that LLMs possess genuine epistemic value as minimal models, even without structural correspondence to human cognition. In particular, they can provide how-possibly explanations (HPEs) by testing modal claims about language acquisition and linguistic competence. We then examine the conditions under which LLMs could qualify as how-actually explanations (HAEs) of human language, drawing on the mechanistic account of scientific explanation. We argue that current LLMs do not yet satisfy these requirements. On the basis of this analysis, we propose understanding the explanatory power of LLMs as lying on a continuum between HPEs and HAEs. This framework avoids both overstating and understating their explanatory significance and offers a more precise basis for evaluating the role of LLMs in the scientific study of language.
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