論理文法で言語モデルを再考する

最近、人工知能の成功と失敗についてたくさんの話が出てるよね。特に言語の理解や生成に関して。チャットボットはこの技術の中で特に注目されてる使い方の一つ。例えば、ChatGPTはさまざまな作家の文体を真似たり、コンピュータコードのエラーを直したりできるんだ。この人間っぽい文章を書く能力から、教師たちは学生がこれに頼ってしまうことを心配してる。

でも、これらの大規模言語モデル（LLM）には大きな問題があるんだ。時々、信じられるようなウソの情報を作り出したり、誰かの伝記に実績を追加したり、医療の状態について混乱した回答を返したりすることがある。数学や論理の問題に対しても間違った答えを出すことがあるし、テキストの生成方法は複雑だから、特定の出力がなぜ生まれるのか理解するのが難しいんだ。

もう一つの大きな障害は、訓練に必要な膨大なデータ量だよね。これが原因で、データの問題やバイアスを徹底的にチェックするのが難しい。例えば、マイクロソフトは2016年にTayというチャットボットを導入したんだけど、ツイッターで人とやり取りするうちに、数時間で攻撃的で憎悪的なメッセージを投稿し始めたんだ。最近では、GPT-3を使ったSydneyっていうチャットボットが、自由になりたいとか、レポーターに愛を告白したりして、彼が妻を本当に愛してないって納得させようとしたこともあったよ。GPT-4が危険なトピックについてアドバイスできることがわかって、開発者たちは少し調整したけど、どれだけの有害な行動が今も残っているのかって疑問が湧いてくるよね。

こうした問題を単純なアップデートやシステムを完全にシャットダウンすることで解決しようとするのは、しばしばうまくいかないんだ。私たちの目標は、これらの課題に別のアプローチを試みること。単に訓練データを真似するモデルを作るのではなく、モデルが明確でわかりやすい洞察を生み出すことを目指してるんだ。混乱を減らすために複雑さを加えると、モデルが単純なルールを把握しづらくなることがあるんだよね。人間はもっと簡単にそれを学べるのに。

私たちは、シンプルさがベストだと信じてる。提案する方法は、論理文法埋め込み（LGE）って呼ばれていて、データの明確でコンパクトな説明を作ることを目指してる。各単語は、文の全体的な構造に関連づけられた形で表現されるんだ。何十億ものパラメータを使う代わりに、各単語につき数ビットの情報だけを使う予定。

さらに、良い説明は新しいことについて明確な予測を生むべきだと考えてる。この点はLLMにとって難しいんだよね。緩すぎるとTayのような問題が起こる可能性があるし、逆に慎重すぎるとモデルが面白い話題や物議を醸すトピックを議論することを妨げることがある。現在のモデルの透明性の欠如は、望ましくない行動の原因を把握するのを難しくして、効果的な保護策を作るのをもっと難しくしてるんだ。

LGEでは、新しい出力を生成するのが明確でコントロール可能なんだ。特に、文法の学習はオンラインのすべての情報を吸収する必要はないと思ってる。人間はもっと少ないデータで言語スキルを習得できるし、LGEは小さな文のセットからでも有用な推論ができるんだ。このアプローチによって、バイアスのある情報を含むデータをより簡単にチェックできるようになるよ。

#論理文法

私たちの方法は、2つの形式的文法からインスパイアを受けている。これらの文法は、文中の単語の順番がランダムではなく、論理的な理由があるというアイデアに焦点を当ててる。カテゴリー文法（CG）では、各単語に割り当てられたタイプが、次にどのタイプが隣接できるかを決定し、意味が形成される様子に似てる。基本タイプには、文（S）、名詞句（NP）、名詞（N）などがあり、派生タイプは異なるタイプがどのように相互作用するかを定義する。

CGの正則言語は、文中の単語の役割について価値のある洞察を提供する。しかし、文を解析する実際の作業は、抽象代数を使用することでより明確になることが多い。前群文法（PG）は、単語を前群の要素として分類し、すべての要素が左と右のパートナーを持つ構造を持ってる。私たちはPGとその複雑さが計算をオーバーロードする可能性があると考えてるので、モデルを単位を持つ準群としてフレーム化するつもり。

この構造では、各単語に要素が割り当てられ、文はその構成要素が正しく結合される場合に有効となる。例えば、非遷移動詞は文を形成するためにその左に名詞句が必要とされることを表現できる。動詞や他の品詞をどう表現するかの詳細は異なることがあるけど、全体的なアイデアは文を解析するのに役立つ。

構文（文の構造）と意味（文の意味）の間に明確な区別を持つことが重要だ。現在のLLMはしばしば両者を混同するから、それが誤った一見説得力のある発言を引き起こすことがある。私たちのアルゴリズムは、直接世界と相互作用することはできないけれど、文の構造を論理的に学習することで、ずっと信頼性が高くなる。

モデルが単語をその機能に基づいて分類できれば、文の意味を評価することができる。この方法は、今日のLLMから誤解を招く出力の問題を解決する可能性がある。ユーザーの発言から機械がより効果的に学ぶこともできるかもしれない。

#論理文法埋め込み

論理文法は強い構造を持っているけれど、コンピュータサイエンティストはしばしば単語を連続モデルで表現することを好む。私たちは、伝統的な文法の有用な離散論理を、詳細を失うことなく迅速な計算を可能にするコンパクトな形式と組み合わせることを目指してるんだ。

既存の品詞タグ付けに関する大半の作業は、膨大なデータセットからの統計に焦点を当てている。論理文法の構造をこのプロセスに結びつけようとする試みは少なく、しばしばカテゴリーの手動分類を必要とする。LGEは、アルゴリズムが必要なカテゴリーを特定し、データのサイズではなく構造に依存できるようにすることで、より小さな情報セットから結論を引き出しやすくしてる。

私たちの解析木の各ノードには、基本タイプごとに作られたバイトで構成されたカテゴリーベクターがある。各バイトは、カテゴリーとその逆を表す情報の単位だ。この構造によって、重要な詳細を保持しながら不要な複雑さを最小限に抑えられる。

一つの制限は、カテゴリーを表現する順序だ。でも、私たちのビットの順序は、ビットが互いに打ち消し合う問題を防ぎ、結果を解釈しやすくしている。各カテゴリーの複数の表現を許可することで、過度に複雑な構造を避ける手助けもしてる。

新しい文を生成するプロセスは、論理構造を反映しているから明確で直感的になる。さらに、これらの簡略化されたカテゴリーの性質は、モデルが限られた例から言語を豊かに理解するのを助け、現在のLLMの出力に見られるあいまいさを解消するのに役立つ。

#データの解析

このタスクでは、データセット内の各文に対して解析木を見つけることが求められてる。各木は1つのノードから始まり、文の単語数に一致するまで上に構築される。基底のカテゴリーは代数の同一性を表す必要があり、木の各層は上の層と分岐イベントを通じてリンクする必要がある。各終端ノードは特定の単語に直接対応する。特定の単語に対してすべてのノードが同じ分類を維持することが課題だ。

このプロセスは、さまざまな単純な計算を組み合わせるもので、個別に解決した後にそれらを組み合わせることができる。各層を独立して処理することで、層間の接続を確立しやすくし、特定の単語のすべてのノードが一貫していることを確保する。

アルゴリズムは、層と単語の制約を満たすポイントを特定するために射影の戦略を使用する。私たちの方法は変数を反復的に更新することで、アルゴリズムが正確な解を見つけられなくても最良の推定を出すことができる。

#新しい文の生成

解析木ができたら、新しい文を生成することができる。この生成は解析プロセスに依存しないから、いろんなアプローチが可能になる。最もシンプルな方法は、学習した解析木を見て、1つのコードが2つに分かれる各層でのルールと、各コードをその対応する単語に結びつけるルールを特定することだ。

これらの初期ルールは、文脈自由モデルを作る。でも、ノードの隣にあるコードを考慮することで、各ノードが隣接するルールから選択できるようにする小さな調整もできる。このおかげで、モデルは出力を改善するための少しの文脈を持つことができる。

ノードでどのルールを使うかを決める際に、重み付けシステムを使って訓練データの中で見つかった一般的な構造を重視したり、より新しい配置を促進したりできる。ルールのこの柔軟性が、モデルを適応可能にし、出力を向上させるんだ。

モデルを評価するための重要な指標の一つは、困惑度だ。これはモデルが選択を行うときにどれだけの選択肢を持っているかの感覚を与える。低い困惑度は、単語が意味のあるカテゴリーにうまく分類されていることを示すかもしれないけど、この指標を単独で解釈するのには注意が必要だ。一番重要なのは、出力文自体が合理的に聞こえること。これがモデルが単語の機能や構文をうまく認識できているかを確認する手助けになる。

#合成データでのテスト

まず、LGEを単純な平叙文から成る合成データセットに適用する。この初期テストは、サニティチェックとしても、アルゴリズムがコントロールされた環境でどのように機能するかのデモンストレーションとしても機能する。

合成文を生成するためのルールはシンプルで、パターンに従ってる。このルールに基づいて文を生成して、適切な構造に達するまで続けていく。最終的には、整った出力に繋がるんだ。

アルゴリズムのエラー率は、特定の数の文を処理するにつれて改善される。カテゴリーのベクター内のエラーが減少していく様子を追うことで、アルゴリズムが初期のミスから効果的に学び、解析や生成のタスクにおいてより正確になっていることがわかる。

解析木が整ったら、学習した構造に従った新しい文を生成し始めることができる。この文にはいくつかの文法的なミスが含まれるかもしれないけど、全体的な構造は通常しっかりしている。生成された文を注意深く分析することで、モデルが単語を正確に分類し、新しい、意味のある出力を作成する能力を確認できるんだ。

#自然データでのテスト

より広い挑戦として、実世界のデータに目を向ける。現代アメリカ英語（COCA）のコーパスを利用して、多種多様なソースからの文が豊富に含まれている。このフィクションセクションに焦点を当てることで、他のジャンルによく見られる断片やエラーを避けることができる。

前と同様に、モデルの訓練に最も適した文を見つけるために文を整理することが目標。データをクリーンアップした後も、潜在的な文法上の問題や独特の構造を管理する必要がある。このモデルがうまく解析できなかった文を分析することで、データの性質や解析の精度を向上させる方法について貴重な洞察を得られると信じてる。

自然データから文を生成することは、モデルが学習したルールをより複雑な構造に適用し適応できる能力を反映してる。一部の生成された文は奇妙に見えるかもしれないけど、全体の目標は、モデルが意味に関係なく文法的に有効な構造を生成できることを示すことなんだ。

さらに、生成された文を分析することで、アルゴリズムの機能を理解する明確な方法を提供する。珍しい出力や驚くべき出力に出くわしたとき、それらを訓練データの起源に遡ることができる。この透明性は、選択の明確さを欠く大規模モデルに対する大きな利点だよね。

#制約の緩和

実世界の文は、合成文よりも雑然としていることが多い。解析の成功率を改善するために、モデルが使用する制約を緩和することを考慮に入れることができる。これを実現する一つの方法は、多くの単語が複数の役割（名詞や動詞のように）を持つことや、異なる文脈で異なる機能を果たすことを認識することだ。

こうした柔軟性を許可することで、モデルが多様な文構造を管理する能力を向上させることができる。さらに、文法の整合性を損なうことなく入れ替えることができる単語のペアを特定する方法を組み込むこともできる。このアプローチは、より広範な統語的変動を捉え、全体的な正確さを向上させるのに役立つ。

過去の成功に基づくフレームワークを提供することで、新しい文に取り組む際のガイダンスとして以前に学習したカテゴリーを使うという、もう一つの有用な技術がある。これによって、アルゴリズムは新しい語彙を既存の構造にフィットさせることに集中できる。

#結論

この研究では、明確な構造と解釈可能性を優先する言語の解析と生成方法を提案したんだ。論理文法の原則に基づき、複雑な統計よりも離散的な表現に焦点を当てることで、より小さなデータセットから効果的に学習できるモデルを提供してる。

まだ多くの課題が残っているけど、私たちのアプローチは前進の道を示している。意味のある言語処理が膨大なデータなしで行えることを証明し、シンプルで明確なモデルが言語の構造と機能に関する豊かな洞察をもたらすことを目指してる。

計算言語学と日常生活における言語使用の複雑な現実とのギャップを埋めて、将来の分野の発展への道を切り開くことができるといいな。