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证实了,LLM难以学习不可能语言,斯坦福重磅研究获ACL2024最佳论文奖

AI修猫Prompt  · 公众号  ·  · 2024-09-13 07:10

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点击上方 蓝字 关注我 本文:6700字阅读  18分钟   在人工智能和语言学的交叉领域,一项突破性研究在国际上引起广泛关注。 2024 年度计算语言学协会 (ACL) 最佳论文奖授予了题为《不可能任务:语言模型》的研究,该论文不仅展示了精巧的实验设计,更大胆挑战了语言学泰斗乔姆斯基的观点。 图片来自网络 长期以来,乔姆斯基等语言学家坚持认为,大型语言模型(LLM)同样能够学习人类可能和不可能的语言。这一观点若成立,将极大削弱LLM在语言研究中的价值。然而,斯坦福大学的Julie Kallini等研究者通过一系列巧妙的实验,首次系统地检验并否定了这一假设。他们的研究表明,LLM确实难以学习"不可能语言",这一发现为LLM在语言学研究中的应用开辟了新的可能性。 对于正在开发AI产品的Prompt工程师而言,理解LLM的语言学习机制至关重要。 01 乔姆斯 ………………………………

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