大型语言模型是语言学未来的众包工作者吗？

本研究旨在解决从人类参与者获取语言学数据的挑战，尤其是在参与者注意力控制和工作条件方面的不足。作者提出利用大型语言模型（LLMs）来优化数据收集过程，并通过两项案例研究展示LLMs在语言学任务中的优越性能及其在相似实验中的潜在应用。研究发现，进一步利用提示技术如链式思维（CoT）提示有助于提高模型与人类表现的一致性，表明LLMs在语言学领域和人文学科的未来应用值得深入探索。