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预训练语言模型中认知智能的发展
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
神经语言模型在语言科学理论中具有潜在相关性，但评估其语法能力的基准可能不够严格。建议使用经过精心策划的数据集来更好地研究神经语言模型与儿童语言习得的联系。
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关键要点
- 神经语言模型在技术任务上的成功显示其与语言科学理论的潜在相关性。
- 神经语言模型训练与儿童语言习得之间存在明显差异。
- 用于评估神经语言模型语法能力的基准可能不够严格。
- 基于模板的基准缺乏语言理论和心理学研究中的结构多样性。
- 小规模数据建模儿童语言习得时，神经语言模型易被简单基准模型匹配。
- 建议使用经过精心策划的数据集，特别是LI-Adger数据集，以探索语法的结构基础。
- 在LI-Adger数据集上，神经语言模型与人类语言用户的评估方式不一致。
- 提出建议以更好地将神经语言模型与儿童语言习得的实证研究联系起来。
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