Большие языковые модели и ольфакторный опыт. Проблема релевантного именования

1.

БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ И
ОЛЬФАКТОРНЫЙ ОПЫТ: ПРОБЛЕМА
РЕЛЕВАНТНОГО ИМЕНОВАНИЯ
Докладчик:
Велис Л.А.
студент 2 курса магистратуры
Пятигорского государственного университета

Цель:
- Рассмотреть преимущества и недостатки использования
машинных методов в области восприятия, именования и
классификации запахов
- Путем сопоставления ольфакторного опыта компьютера и
человека выявить отличия, сходства и возможные затруднения
- Выявить роль языка в перцептивном ольфакторном опыте и
обозначить возможные проблемы

3.

Роль языка в описании ольфакторного опыта
Связь между языком и
запоминанием запахов слаба,
т.к. попытка вербального
описания запаха ухудшает
запоминание
Ольфакторная лексика (язык)
способствуют воссозданию
ольфакторных образов
ЗАПАХ → ЯЗЫК
ЯЗЫК → ЗАПАХ

4.

«Электронный нос» (E-nose) – устройство, состоящее из
массива электрохимических датчиков, способных распознавать
и классифицировать отдельные компоненты смесей паров и
газов
«аппаратное»
«программное»

5.

Проблема «жестких десигнаторов»
«Аромат розы»
«C10H18O»
химическая формула
розеноксида, циклического
эфира, относящегося к
душистым веществам

6.

Большие сетевые модели
(Large Language Models – LLM)
- обучены на огромных массивах данных
- анализируют и пишут «человекоподобные» тексты
Можно ли отдать приоритет машинам в вопросе установления
вероятностных зависимостей в отношениях имени и вещи, имени
и ощущений?

7.

Вывод
- Заложенные в машину параметры принципиально иначе
выстраивают процесс восприятия и описания запахов
- Ольфакторный опыт человека тесно связан с эмоциями и
воспоминаниями.
- Сгенерированные машиной перцептивные описания не
позволяют говорить об ольфакторной лексике в
эмоциональном, культурном или историческом
контекстах.

8.

English Русский Rules