Puetz2025
| Puetz2025 | |
|---|---|
| BibType | ARTICLE |
| Key | Puetz2025 |
| Author(s) | Ole Pütz |
| Title | Co-textual dopes: How LLMs produce contextually appropriate text in chat interactions with humans without access to context |
| Editor(s) | |
| Tag(s) | EMCA, AI Reference List, Conversation analysis, Chatbots, LLM |
| Publisher | |
| Year | 2025 |
| Language | English |
| City | |
| Month | |
| Journal | Linguistic Anthropology |
| Volume | 36 |
| Number | 1 |
| Pages | e70036 |
| URL | Link |
| DOI | 10.1111/jola.70036 |
| ISBN | |
| Organization | |
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Abstract
This paper asks how LLM-based systems can produce text that is taken as contextually appropriate by humans without having seen text in its broader context. To understand how this is possible, context and co-text have to be distinguished. Co-text is input to LLMs during training and at inference as well as the primary resource of sense-making for humans in interaction, collaboratively produced by both human and machine during chat. Systems can also passively participate in contextualization, insofar as cues are found in the co-text and the user guides the system as to what is the appropriate context for them.
Notes
Dieser Artikel fragt, wie LLM-basierte Systeme Texte erstellen können, die von Menschen als kontextuell angemessen empfunden werden, obwohl sie Texte nie in einem umfassenderen Kontext sehen. Um zu verstehen, wie dies möglich ist, ist eine Unterscheidung zwischen Kontext und Kotext notwendig. Der Kotext ist Input für LLMs während des Trainings und der Inferenz, sowie die primäre Ressource für die Zuschreibung von Sinn in der Interaktion; der Kotext wird im Chat gemeinsam von Mensch und Maschine erzeugt. Systeme können sich zudem passiv an Kontextualisierungsprozessen beteiligen, sofern sich Cues im Kotext finden lassen und Nutzende das System hinsichtlich des für sie relevanten Kontexts anleiten.
