大模型能学会外星语言吗？

主要观点总结

文章探讨了大数据模型对于学习具有组合性结构的外星语言的能力。文章指出，语言的组合性是指语言中的词汇组合能够表示更复杂的新概念。研究者使用人工模拟的具有不同组合性结构的语言来研究人类和大模型的学习能力。结果显示，学习文本的结构性越强，无论对于人类还是大模型，学习后的泛化能力都会提升。文章还提到，高结构化的语言能够影响泛化轨迹并允许更好的泛化。因此，如果外星语言具有足够高的系统性结构，大数据模型可能能够学会并理解其语法规则。

关键观点总结

关键观点1: 语言的组合性是什么？

语言的组合性是指语言中的词汇组合能够表示复杂的新概念。这是现代语言通常具有的强组合性结构，为了提高学习和使用的效率而逐渐形成的。

关键观点2: 大数据模型在结构化语言学习中的表现如何？

当在更结构化的语言上进行训练时，深度神经网络模型表现出与人类相似的学习和泛化优势。结构化语言能促使大模型更快、更准确地预测接下来的词句，并且其记忆和泛化能力与人类更加相似。

关键观点3: 外星语言如何影响大数据模型的学习能力？

如果外星语言具备足够的系统性结构，基于大数据训练的模型可能会逐渐掌握并理解其语法规则。高结构性的语言输入能够使大语言模型更好地泛化，提高其对新情境的理解能力。

文章预览

一天，你家的花园里突然出现了一个虫洞，从中你得到了一本书，书中的文字复杂难懂，仿若外星语言，这时候你会怎么破译它？是打算先分析这些文字是否像我们的字母表那样有固定的符号集合，还是观察这些符号之间的组合规律？亦或者，你想到了借用大模型的帮助，希望它能帮你理解这本书的内容？那么，大模型究竟能不能学会“外星语言”？ 在开始尝试学习外星语言之前，你知道 大模型已经成功破译了诸如鲸鱼等动物的语言 。不止如此，大模型也能够很快学会层出不穷的编程语言。那么具有哪种特质的外星语言能让大数据模型更容易破解呢？近日，《 自然-通讯 》的一项研究指出， 语言结构的组合性不仅让大模型的学习变得更加高效，也使人类在学习语言时变得更加轻松。 ▷  图1. 本文来源： Galke, L., Ram, Y. & Raviv, L. Deep neural networks a ………………………………