一篇新发表在arXiv上的论文提出了一种评估大型语言模型(LLMs)的新方法,通过挑战“意义即使用”范式。作者们利用克里普克对维特根斯坦的解读,认为有限的使用历史不能唯一确定未来的规则遵循,从而质疑当前基准在建立语义能力方面的充分性。为解决这个问题,他们引入了一个实验范式来测试LLMs的抽象和递归能力,旨在更好地评估它们在原则性领域扩展下保持规则和概念的能力。 AI
影响 提出了一种评估LLM语义能力的新框架,可能影响未来的基准设计和模型开发。
排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的研究论文,讨论了LLM评估中的理论挑战。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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