The Mercurial Top-Level Ontology of Large Language Models

📄 arXiv: 2405.01581v1 📥 PDF

作者: Nele Köhler, Fabian Neuhaus

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-26

💡 一句话要点

提出一种方法以系统化分析大型语言模型的隐含本体承诺

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

关键词: 大型语言模型 本体论 文本生成 隐含承诺 ChatGPT 自然语言处理 知识图谱 智能问答

📋 核心要点

  1. 现有方法未能有效揭示大型语言模型生成文本中的隐含本体承诺，导致理解和应用的困难。
  2. 论文通过定义本体为文本本体承诺的系统性描述，提出了一种分析LLMs本体假设的新方法。
  3. 研究结果表明，ChatGPT的顶层本体与现有本体相似，但在灵活性方面存在显著挑战，如模糊性和不一致性。

📝 摘要（中文）

本研究系统化分析大型语言模型（LLMs）生成的响应中的隐含本体承诺，以ChatGPT 3.5为案例进行探讨。尽管LLMs没有显式的本体，但其生成的文本中反映出隐含的本体分类。论文提出了一种理解LLMs本体承诺的方法，将本体定义为对某些文本本体承诺的系统性描述。研究展示了ChatGPT的本体假设，并提供了系统化的描述，包括一个可用的OWL文件的分类法。研究表明，GPT的顶层本体在某些方面与现有的顶层本体相似，但也面临着文本生成灵活性带来的本体过载、模糊性和不一致性等挑战。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型生成文本中隐含本体承诺的分析问题。现有方法缺乏对这些隐含承诺的系统性理解，导致难以有效利用LLMs生成的内容。

核心思路：论文提出将本体视为对文本本体承诺的系统性描述，通过分析ChatGPT的生成文本，揭示其隐含的本体假设，从而提供一种新的理解框架。

技术框架：研究首先定义了本体的概念，然后通过对ChatGPT生成文本的分析，构建了一个顶层本体的分类法，并将其以OWL文件的形式提供。主要模块包括文本分析、分类法构建和本体假设讨论。

关键创新：最重要的技术创新在于系统化地揭示了LLMs的隐含本体承诺，并提出了一个新的分析框架，与传统的显式本体构建方法有本质区别。

关键设计：在技术细节上，研究设计了分类法的层级结构，并考虑了本体的各种假设，如部分整体关系和存在论等，确保了分析的全面性和系统性。

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📊 实验亮点

研究结果表明，ChatGPT的顶层本体在某些方面与现有本体相似，但在文本生成的灵活性方面面临挑战，如本体过载和模糊性等问题。这些发现为理解和改进LLMs的生成能力提供了重要的理论基础。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、知识图谱构建和智能问答系统等。通过理解大型语言模型的本体承诺，可以提升其在特定领域的应用效果，增强人机交互的智能化水平，推动相关技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

In our work, we systematize and analyze implicit ontological commitments in the responses generated by large language models (LLMs), focusing on ChatGPT 3.5 as a case study. We investigate how LLMs, despite having no explicit ontology, exhibit implicit ontological categorizations that are reflected in the texts they generate. The paper proposes an approach to understanding the ontological commitments of LLMs by defining ontology as a theory that provides a systematic account of the ontological commitments of some text. We investigate the ontological assumptions of ChatGPT and present a systematized account, i.e., GPT's top-level ontology. This includes a taxonomy, which is available as an OWL file, as well as a discussion about ontological assumptions (e.g., about its mereology or presentism). We show that in some aspects GPT's top-level ontology is quite similar to existing top-level ontologies. However, there are significant challenges arising from the flexible nature of LLM-generated texts, including ontological overload, ambiguity, and inconsistency.