逆向工程读者
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究旨在探讨如何通过与人类心理测量数据对齐来优化语言模型,使其成为有用的认知模型。通过引入一种新的对齐技术,我们发现优化语言模型能提高其心理测量预测能力,尽管这会降低其在下游自然语言处理任务中的性能和困惑度。这一发现将为未来的语言模型设计提供重要参考。
研究提出了一种方法,通过分析语言模型生成文本与自然语言的统计匹配程度来量化学习效果。结果显示,神经语言模型部分学习了这些倾向,且拟合程度取决于模型架构和生成策略。Nucleus采样生成的文本更符合自然语言的类型-标记关系,而LSTM生成的文本在长度、停用词和符号分布上表现较好。