研究提出衡量语言模型表达上限的新方法
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载测量语言表达边界
研究关注的问题是语言只承载说话者之间意义的一部分感知、直觉与意图，因此试图在语言模型中测量语言的极限。做法是给定一组概念，测量两个语言模型之间传递每个概念的效果如何随能力扩展而变化。为完成这一测量，研究引入两类工具。第一类是最优消息，即一种提示优化算法，在基准上比现有算法最高提升14%，并能较准确地估计提示的上限。第二类是传输度量：发送方被要求标注文本，接收方随后尝试还原发送方的提示，还原程度被量化，研究发现这一指标与人类标注错误存在强相关。
概念的三类可表达性
借助上述度量，研究用观测缩放定律考察概念在最优消息传递下，其可传输性如何随发送方与接收方容量增长而变化，即最终是渐近于某个阈值之下还是之上。研究测量了八个领域的1.2k个概念，将其分为三类：一类可以被完全表达，这类概念通常依赖局部模式，例如笑话以意外结尾；一类可能由未来更强的模型表达，这类概念依赖整篇文本的结构模式，例如故事世界构建的一致性；一类面临可表达性极限，其含义与身份和社会群体意识相关，例如漫画式语气。
人类与模型的差异
研究指出，这些模型难以处理的概念并非对人类都困难：在模型表现吃力的概念中，有76%人类之间具有中到高的标注一致性。由此研究认为，表达极限是相对于执行者而言的。研究还刻画了各类概念改进的性质：可还原的概念可以通过定义和解释来表达，而不可还原的概念即便给出示例也无法传递，可能需要新的学习机制。该论文为70页预印本，涉及人工智能、计算与语言、机器学习等方向。
为什么值得看
给出量化语言表达边界的方法与概念分类，对提示工程与模型能力评估有参考价值。
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