それは、設計されているテストの特定の目標と目的に依存します。人間の言語を理解して生成するモデルの能力を評価することに焦点が当てられている場合、哲学者と認知科学者の両方からのトレーニングデータが役立つ可能性があります。

たとえば、哲学者はしばしば、言語、意味、コミュニケーションに関連する抽象的な概念と理論について書いています。これは、複雑なアイデアや議論を理解するモデルの能力をテストするのに役立ちます。一方、認知科学者は、言語の理解と生産に関与する精神的プロセスをしばしば研究します。これは、言語パターンの認識やコヒーレントテキストの生成など、特定の言語タスクを実行するモデルの能力をテストするための貴重な情報を提供できます。

要約すると、哲学的データと科学的データの両方は、自然言語モデルまたはAIのテストの設計に役立つ可能性がありますが、最も関連性の高いデータは、テストの特定の目標と目的に依存します。
It depends on the specific goals and objectives of the tests being designed. If the focus is on evaluating a model's ability to understand and generate human language, then training data from both philosophers and cognitive scientists could be useful.

For example, philosophers often write about abstract concepts and theories related to language, meaning, and communication, which could be useful for testing a model's ability to understand complex ideas and arguments. On the other hand, cognitive scientists often study the mental processes involved in language comprehension and production, which could provide valuable information for testing a model's ability to perform specific language tasks, such as recognizing linguistic patterns or generating coherent text.

In summary, both philosophical and scientific data could be useful for designing tests for Natural Language Models or AI, but the most relevant data would depend on the specific goals and objectives of the tests.