Exploring Spatial Schema Intuitions in Large Language and Vision Models

📄 arXiv: 2402.00956v2 📥 PDF

作者: Philipp Wicke, Lennart Wachowiak

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-01 (更新: 2024-05-27)

备注: ACL Findings 2024

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

探讨大语言模型中的空间模式直觉以理解人类语言

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 空间认知 心理语言学 人机交互 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在体现性方面的研究不足，无法直接与机器人系统的感知和行动相结合。
  2. 本研究通过重现心理语言学实验，探讨LLMs如何捕捉人类的空间直觉，揭示其潜在的适应性。
  3. 实验结果显示，模型输出与人类反应之间存在相关性，但在视觉语言模型中相关性较低，表明不同模型的响应特征存在显著差异。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLMs）在人工智能研究中无处不在，但其在体现性方面的问题仍未得到充分探讨。本研究考察了LLMs是否能够有效捕捉人类对语言基本空间构建块的隐性直觉。通过重现三项心理语言学实验，我们发现模型输出与人类反应之间存在相关性，显示出适应性，而与体现性经验没有直接联系。研究揭示了语言、空间经验与大语言模型计算之间的复杂关系。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在探讨大语言模型是否能够捕捉人类对空间语言构建块的隐性直觉。现有方法未能有效结合语言与空间经验，导致理解的局限性。

核心思路：通过重现心理语言学实验，研究LLMs在无体现性情况下的适应性，探索其如何反映人类的空间认知。

技术框架：研究采用三项心理语言学实验作为基础，分析模型输出与人类反应之间的相关性，比较不同类型模型的表现。

关键创新：本研究揭示了大语言模型在没有物理经验的情况下，依然能够展现出对空间语言的适应性，这一发现与传统的体现性系统形成鲜明对比。

关键设计：实验设计包括对模型输出的系统分析，关注语言模型与视觉语言模型的响应差异，采用特定的评估指标来量化相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，语言模型的输出与人类反应之间存在显著相关性，而视觉语言模型的相关性则较低。这一发现表明，尽管缺乏物理经验，LLMs仍能在语言理解中展现出适应性，具有重要的研究价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器人导航和人机交互等。通过理解大语言模型如何处理空间信息，可以提升模型在复杂环境中的决策能力，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Despite the ubiquity of large language models (LLMs) in AI research, the question of embodiment in LLMs remains underexplored, distinguishing them from embodied systems in robotics where sensory perception directly informs physical action. Our investigation navigates the intriguing terrain of whether LLMs, despite their non-embodied nature, effectively capture implicit human intuitions about fundamental, spatial building blocks of language. We employ insights from spatial cognitive foundations developed through early sensorimotor experiences, guiding our exploration through the reproduction of three psycholinguistic experiments. Surprisingly, correlations between model outputs and human responses emerge, revealing adaptability without a tangible connection to embodied experiences. Notable distinctions include polarized language model responses and reduced correlations in vision language models. This research contributes to a nuanced understanding of the interplay between language, spatial experiences, and the computations made by large language models. More at https://cisnlp.github.io/Spatial_Schemas/