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TOOL · CL_229188 · Sep 1 · 04:00

更大的LLM在预测人类认知数据方面显示出收益递减

发表在arXiv上的一项新研究表明，在控制维度扩展的情况下，更大的语言模型（LLMs）不一定会提高对人类阅读时间和fMRI数据的预测能力。研究发现，当模型规模增大时，已训练LLM相对于未训练同行的预测能力会显著下降，对于大多数数据集，在数十亿参数左右下降到零。这挑战了更大、更准确的LM本身就能更好地反映人类句子处理架构的观点。