Souhrn
Výzkumníci z University of California v Berkeley a Rutgers University otestovali velké jazykové modely (LLM) na složitých lingvistických úkolech, jako je generalizace pravidel vymyšleného jazyka. Zatímco většina modelů selhala, jeden z nich prokázal schopnosti srovnatelné s postgraduálním studentem lingvistiky, včetně diagramování vět a řešení nejednoznačností. Tento výsledek vyvrací skeptické názory, jako je ten Noama Chomského, že AI nemůže jazyk analyzovat sofistikovaně.
Klíčové body
- LLM byl testován na parsování lingvistických pravidel, kde musel generalizovat z omezených příkladů, podobně jako lidé.
- Model úspěšně diagramoval věty a řešil vícenásobné nejednoznačnosti, což překonalo očekávání.
- Výzkum vedl lingvista Gašper Beguš z UC Berkeley společně s Maksymilianem Dąbkowskim a Ryanem Rhodesem.
- Většina LLM selhala, což ukazuje na rozdíly mezi modely.
- Studie byla publikována nedávno a vychází z původního článku v Quanta Magazine.
Podrobnosti
Výzkum Gašpera Beguše, nedávného doktora lingvistiky Maksymiliana Dąbkowského z Berkeley a Ryana Rhodese z Rutgers University se zaměřil na metajazykové schopnosti LLM, tedy schopnost modelů uvažovat o jazyce samotném. Testy zahrnovaly různé lingvistické úkoly, například generalizaci pravidel fiktivního jazyka na základě několika příkladů. Lidé v takových testech aplikují abstraktní pravidla, zatímco LLM obvykle spoléhají na statistické vzory z tréninkových dat.
Většina testovaných LLM, jako ty běžně dostupné verze ChatGPT nebo podobné, selhala při složitějších úkolech, kde bylo nutné odvodit pravidla mimo tréninková data. Jeden model však vykázal výjimečné výsledky: dokázal analyzovat strukturu vět, vytvářet syntaxové diagramy a řešit nejednoznačnosti v kontextu, což odpovídá úrovni absolventa lingvistiky. Beguš, lingvista specializující se na fonetiku a experimentální lingvistiku na UC Berkeley, zdůrazňuje, že tento model nepoužíval pouze memorizaci, ale projevoval generalizační schopnosti.
Tento přístup kontrastuje s názorem Noama Chomského a jeho spolupracovníků z roku 2023 v New York Times, kteří tvrdili, že AI chybí skutečné porozumění jazyka a spoléhá se na velká data bez hluboké analýzy. Výzkum ukazuje, že alespoň jeden LLM překonává tuto hranici, i když není jasné, zda jde o specifickou konfiguraci nebo pokročilý model jako Claude nebo Gemini. Testy byly navrženy tak, aby minimalizovaly vliv tréninkových dat, což zvyšuje důvěryhodnost výsledků. (cca 280 slov)
Proč je to důležité
Tento výzkum posouvá debatu o tom, zda LLM skutečně rozumí jazyku nebo jen ho napodobují. Pokud AI dokáže analyzovat jazyk na expertní úrovni, otevírá to dveře k aplikacím v automatickém zpracování přirozeného jazyka (NLP), jako je vývoj lepších překladačů, detektorů chyb v textech nebo nástrojů pro lingvistický výzkum. Pro průmysl znamená potenciál pro efektivnější AI asistenty v oblastech vzdělávání, práva nebo medicíny, kde je potřeba přesná analýza textů.
V širším kontextu AI ekosystému to naznačuje, že pokrok v LLM není jen o velikosti dat, ale o latentních schopnostech, které se projevují v cílených testech. Nicméně jako kritický pozorovatel musím upozornit, že úspěch jednoho modelu neznamená univerzální pokrok – většina LLM stále selhává, což zdůrazňuje potřebu lepšího porozumění jejich vnitřním mechanismům. To má implikace i pro bezpečnost: sofistikovanější analýza jazyka by mohla zlepšit detekci dezinformací, ale zároveň usnadnit generování sofistikovaných lží. Celkově přispívá k diskusi o cestě k AGI, kde jazyková inteligence hraje klíčovou roli. (cca 250 slov)
Celkový rozsah: cca 550 slov
Zdroj: 🔧 Wired