要約
- LLM AIチャットボットの魅力は、通常の意味の経験的証拠を探るために何かがある
- Judge Newsomの2つの同意見は、LLM AIをコーパス言語学のツールよりも推奨する理由として4つの主要なセリングポイントを紹介している
- 著者は、LLM AIの特徴にもかかわらず、コーパスツールが有利であるという反対意見を提示している
- LLMは、巨大なデータセットを使用してトレーニングされ、一般の人々が言語をどのように使用しているかを反映および捕捉すると主張されている
- LLM AIは人間味のある回答を生成し、数学的および科学的な手段を用いている
- LLM AIは確率的なマップを生成し、一般の人々が単語やフレーズを文脈でどのように使用しているかを確率的にマッピングすると主張されている
- LLM AIはアクセスしやすく、簡単で魅力的であるとされている
感想
この記事は、LLM AIとコーパス言語学のツールについての議論を探り、それぞれの利点と欠点を明らかにしています。LLM AIが巨大なデータセットを使用してトレーニングされる一方で、コーパスサイズだけでは代表性が保証されない点や、LLM AIの信頼性についての懸念が示唆されています。一方で、コーパス言語学は透明性のある方法で証拠を開発し、信頼性の高い結果を提供するとされています。LLM AIの利点と欠点をよく考慮することが重要であり、将来的には両者を組み合わせて最適な結果を得る可能性も示唆されています。
元記事: https://reason.com/volokh/2024/10/17/corpus-linguistics-v-llm-ais/