大语言模型心中爱情有多深？探究语义大小在类人认知中的表现
计算与语言
2025-03-04 v1
摘要
人类认知能力的形成方式长期引发着科学家的关注。然而，要开发有意义的方法来衡量这些复杂过程是一个重大挑战。随着大型语言模型（LLM）在多个领域达到接近人类水平，我们被提供了一个独特的测试场所，从新视角探讨人类认知。众多认知方面中，一个尤为关键的方面是语义大小概念，即抽象和具体词语或概念的感知规模。本研究旨在探讨 LLM 在理解语义大小方面是否表现出类似人类的倾向，从而为理解认知机制提供见解。我们首先通过探索隐喻推理，比较 LLM 和人类如何将抽象词与具体大小不同的对象关联。随后，我们检验 LLM 的内部表示，以评估其与人类认知过程的对齐程度。我们的发现表明，多模态训练对于 LLM 实现更类人化的理解至关重要，这表明真实世界的多模态经验在人类认知发展中同样至关重要。最后，我们检验 LLM 是否受注意吸引标题中较大语义大小的影响，在真实的网上购物情境中。结果表明，多模态 LLM 在决策中更情感投入，但这也引入了潜在偏见，如通过点击 bait 标题进行操纵的风险。最终，本研究提供了一种新视角，解释 LLM 如何解释和内化语言，从最小的具体物体到最深刻的抽象概念如“爱”。所获见解不仅改进了我们对 LLM 的理解，也为探索定义人类智慧的认知能力提供了新方法。
引用
@article{arxiv.2503.00330,
title = {How Deep is Love in LLMs' Hearts? Exploring Semantic Size in Human-like Cognition},
author = {Yao Yao and Yifei Yang and Xinbei Ma and Dongjie Yang and Zhuosheng Zhang and Zuchao Li and Hai Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.00330},
year = {2025}
}