Conceptual Model Interpreter for Large Language Models

📄 arXiv: 2311.07605v1 📥 PDF

作者: Felix Härer

分类: cs.SE, cs.AI, cs.PL

发布日期: 2023-11-11

备注: ER Forum 2023, 42nd International Conference on Conceptual Modeling (ER 2023), November 6-9, 2023, Lisbon, PT

💡 一句话要点

提出概念模型解释器以提升大语言模型的代码生成与执行能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 代码生成 概念模型 PlantUML Graphviz 交互式建模 实时反馈 软件工程

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成和执行代码时缺乏有效的交互性和即时反馈，限制了用户的建模能力。
  2. 本文提出了一种概念模型解释器，能够将文本语法转换为可视模型，支持与大型语言模型的交互。
  3. 实验结果显示，使用ChatGPT 4和Llama 2生成的模型在UML和图形实例方面表现出良好的迭代建模能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）最近展现了生成常见编程语言源代码的能力。商业产品如ChatGPT 4开始提供代码解释器，允许自动执行生成的代码片段，提供即时反馈，并在对话中进行开发和完善。本文采用探索性研究方法，将代码生成和解释应用于概念模型，探讨了一个概念模型解释器的概念和原型，能够渲染由先进的LLMs（如Llama 2和ChatGPT 4）生成的文本语法的可视模型。特别是，这些LLMs能够为PlantUML和Graphviz建模软件生成文本语法，并在对话用户界面中自动渲染。首先，提出了一个架构，描述了通过API或本地与解释器和LLMs交互所需的组件，支持多种商业和开源LLMs及解释器。其次，讨论了使用ChatGPT 4和Llama 2生成的模型的实验结果，涵盖了UML和基于自定义数据创建的图形实例，结果表明可以以对话方式进行迭代建模。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在生成和执行代码时缺乏有效交互和即时反馈的问题。现有方法往往无法支持用户在建模过程中的实时调整和优化，限制了其应用场景。

核心思路：论文提出的概念模型解释器通过将文本语法转换为可视模型，增强了用户与大型语言模型之间的交互性。该设计允许用户在对话中逐步生成和完善模型，提升了建模的灵活性和效率。

技术框架：整体架构包括多个模块：首先是文本解析模块，将LLMs生成的文本语法解析为可视模型；其次是渲染模块，负责将解析结果以图形方式展示；最后是交互模块，支持用户通过对话界面与模型进行实时交互。

关键创新：最重要的技术创新在于构建了一个能够与多种商业和开源LLMs及解释器交互的架构，支持通过API或本地方式进行操作。这一设计使得用户能够在不同环境中灵活使用模型解释器。

关键设计：在技术细节上，论文强调了对PlantUML和Graphviz的支持，确保生成的文本语法能够被这些建模工具有效解析和渲染。此外，设计中还考虑了用户交互的流畅性和实时反馈机制，以提升用户体验。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用ChatGPT 4和Llama 2生成的模型在UML和图形实例方面表现出显著的迭代建模能力，用户能够在对话中实时调整模型，提升了建模效率和灵活性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件工程、系统设计和教育等，能够帮助开发者和学生在建模过程中更高效地生成和调整模型。通过提供实时反馈和交互式建模，未来可能推动更智能的编程工具和学习平台的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) recently demonstrated capabilities for generating source code in common programming languages. Additionally, commercial products such as ChatGPT 4 started to provide code interpreters, allowing for the automatic execution of generated code fragments, instant feedback, and the possibility to develop and refine in a conversational fashion. With an exploratory research approach, this paper applies code generation and interpretation to conceptual models. The concept and prototype of a conceptual model interpreter is explored, capable of rendering visual models generated in textual syntax by state-of-the-art LLMs such as Llama~2 and ChatGPT 4. In particular, these LLMs can generate textual syntax for the PlantUML and Graphviz modeling software that is automatically rendered within a conversational user interface. The first result is an architecture describing the components necessary to interact with interpreters and LLMs through APIs or locally, providing support for many commercial and open source LLMs and interpreters. Secondly, experimental results for models generated with ChatGPT 4 and Llama 2 are discussed in two cases covering UML and, on an instance level, graphs created from custom data. The results indicate the possibility of modeling iteratively in a conversational fashion.