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

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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达                           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 ………………………………