Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, los modelos de lenguaje de gran escala como ChatGPT han logrado avances significativos en la comprensión del lenguaje y la generación de lenguaje natural. Sin embargo, la mayoría de las investigaciones se centran primero en el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje en tareas específicas en lugar de en la evaluación de las capacidades cognitivas. Además, actualmente hay una falta de investigaciones evaluativas sobre el conocimiento y la capacidad especializada en modelos de lenguaje de gran escala en el ámbito académico. Este estudio realizó una evaluación integral de las capacidades cognitivas de GPT-4 sobre el marco teórico importante de la lingüística cognitiva - la teoría de la metáfora conceptual. La evaluación se dividió en cuatro niveles, que incluyen la comprensión de los términos clave, la comprensión del marco teórico, la aplicación del marco teórico, así como la capacidad de pensamiento de alto nivel. Los resultados del estudio muestran que, aunque el modelo tiene ciertas ventajas en tareas específicas, sufre fluctuaciones en el rendimiento y carece de un conocimiento especializado y capacidad técnica profunda en el campo de la lingüística cognitiva, y no alcanza actualmente el nivel de los investigadores principiantes en lingüística cognitiva. Los investigadores deben verificar manualmente el contenido generado al utilizar grandes modelos de lenguaje para obtener resultados más satisfactorios.

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