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自然言語と不自然言語の学習比較
大規模言語モデル(Large Language Model, LLM)の登場以降、様々な分野での応用が進み、言語学にも大きな影響を及ぼしている. 特に、LLMが人間の言語獲得研究にどのように寄与できるかは重要な研究トピックである. 人間の言語獲得は未解決の研究領域であり、LLMの機構が人間の言語獲得機構と類似していれば、研究に大いに役立つ可能性がある.
従来の研究ではLLMの言語獲得と人間の言語獲得を別のものとして扱っていたが、最近の研究がこの視点を変える可能性がある. Kallini et al. (2004)による研究は、合成的で不自然な言語を設計し、その言語の学習過程をGPT-2を用いて追跡し評価したものである. 研究の結果、自然言語の学習がよりスムーズに進むのに対し、不自然言語では学習に苦戦することが示された.
この研究では、使用されているモデルがGPT-2である点が注目されるが、その結果は非常に興味深い. これがどの要因によるものかを解明することは、人間の言語獲得研究においても重要な示唆を与えるだろう. とりわけ、言語設計における第三要因(The Third Factor)がどのように影響しているかの検証は、言語学の理解を深める上で極めて有効である.
参考文献
- Kallini, J., Papadimitriou, I., Futrell, R., Mahowald, K., & Potts, C. (2024). Mission: Impossible language models. arXiv preprint arXiv:2401.06416.