大規模言語モデルにおける語彙関数知識の類推推論による検討

本研究の目的は、意味・テキスト理論で定義されている語彙関数が、大規模言語モデルにおいてどの程度習得されているかを評価することである。複数のオープンソース大規模言語モデルを対象に、特定の語彙関数に関連するデータセットを用いたタスクを実行し、それらの正確率を統計的に分析した。実験結果から、大規模言語モデルは異なる語彙関数に対して正確率に明確な差があることを示した。このことは、モデルが異なる意味関係を理解する能力に違いがあることを示唆している。また、大規模言語モデルのサイズと正確率には強い相関関係が見られることも明らかになった。