우리는 언어 모델을 통해 사고 기계를 구축하고자 합니다. LM은 핵심 언어 전문가이므로 결과를 해석하고 내용을 즉시 이해할 수 있습니다. 또한 훈련할 수 있는 많은 양의 데이터가 있습니다. 그러나 이러한 모든 충분한 열차 데이터와 훌륭한 프레임 이점 중에서 이것이 사고 프로세스를 구현하는 올바른 방법입니까?
제가 제기하고 싶은 질문은 다음과 같습니다: 우리는 언어 패턴이 우리를 지시하는 방식으로만 생각하고 있습니까? 아니요, 개인 대화 선호도 또는 배경 전문성과 같은 다른 드라이브가 더 많습니다. 어떤 사람들은 그것을 성격 특성이라고 부릅니다. 어떤 사람들은 그것을 귀납적 편향이라고 부릅니다. 이것은 또한 다음 후행 생각에 대한 수많은 일관된 후보자가 있음을 의미하며, 우리는 그 중에서 각각 언어학적으로 올바른 것을 ‘선택합니다’. 언어적으로 정확하다는 것은 최소한의 요구 사항입니다. 모든 언어 사용자가 생각을 이해할 수 있다는 것을 보장하기 때문에 여러 사람이 생각에 도달 할 수 있음을 의미합니다.
언어적 표현 가능성은 소설이 지나가는 데 큰 걸림돌이 되기도 합니다. 왜냐하면 그 밑의 생각은 이전에는 결코 언어로 표현되지 않았을 수 있기 때문입니다. 어떤 아이디어는 표현하고 복원할 수 있는 단어가 충분하지 않거나 (주관적인 취향의 경험이나 새로 만들어진 이론 등), 단어로 정교하게 표현하기에는 (춤 동작을 단어로 표현하는 등) 현실적으로 너무 섬세합니다. 따라서 어떤면에서 언어 형식 자체는 사고 기계와 관련하여 생각의 병목 현상 필터입니다. 우리는 두 가지 아이디어를 일관되게 만드는 것이 무엇인지, 그리고 주어진 아이디어로 다음 아이디어를 유도하는 방법에 대해 더 자세히 살펴볼 필요가 있습니다. 우리는 생각이 이산적인지, 비교 가능한지, 분류 가능한지, 분해 가능한지, 부분 수정 가능한지, 재사용 가능한지 검토해야 합니다. 그 후에 다음 일관된 진술을 만드는 경로를 찾아야 합니다.
나는 그에 상응하는 언어적 표현과는 별개로 생각의 조각을 구별하고 싶다. 현재의 LLM 모델은 모델의 사고와 언어적 형태를 동일시하며, 문서의 언어적 패턴에서 찾을 수 있는 논리적 흐름을 근사화하여 추론 단계를 모방하려고 한다.
나는 표현된 텍스트에 대한 의미 처리의 대부분이 생략된다고 주장한다. 우리는 이러한 문장이 생각의 중간 체크포인트라고 생각해야 합니다. 우리는 사고 과정의 의미 있는 체크포인트를 외부화하고 이를 다음 기초 단계로 사용합니다. 즉, 두 개의 연속된 문장 사이에는 체크포인트만으로는 볼 수 없는 많은 것들이 처리되고 있습니다.
오히려 언어를 생각의 재구성 청사진으로 삼고 싶다. 우리는 언어적 패턴에 대해 생각하지 않습니다. 단순히 사고 과정을 취하는 것입니다. 사고 과정은 비사고자 (생각을 잃어버린 청취자 또는 자신) 가 생각의 체크포인트를 되살릴 수 있는 방식으로 설명됩니다. 따라서 다음 생각에 대한 자기 개발 (형태화) 이 가능하고 때로는 특정 언어 기계에 의해 언어 형태로 번역되는 역동적 인 사고 매체를 구축하고 싶습니다.