Can structural correspondences ground real world representational content in Large Language Models?

📄 arXiv: 2506.16370v1 📥 PDF

作者: Iwan Williams

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-19

💡 一句话要点

探讨结构对应关系在大型语言模型中的现实内容表征问题

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

关键词: 大型语言模型 结构对应关系 现实内容表征 任务性能 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在表征现实世界内容方面存在不确定性，尤其是缺乏与外部现实的直接接触。
  2. 论文提出通过结构对应关系的视角来探讨LLMs的表征能力，强调对应关系在任务执行中的重要性。
  3. 作者初步调查了相关证据，指出仅有结构对应关系不足以实现有效的现实内容表征。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）如GPT-4能够对多种提示生成引人注目的响应，但其表征能力尚不明确。许多LLMs与外部现实没有直接接触，其输入、输出和训练数据仅由文本构成。本文探讨了如何根据结构对应关系的表征理论回答LLMs是否能够表征现实内容的问题。作者认为，仅仅存在结构对应关系不足以支撑对现实实体的表征，只有当这些对应关系在成功任务执行中发挥适当作用时，才能真正实现对现实内容的表征。这一过程面临挑战，因为LLMs的文本限制似乎妨碍了它们参与适当任务的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）是否能够有效表征现实世界内容的问题。现有方法的痛点在于，LLMs的输入和输出仅为文本，缺乏与外部现实的直接联系，导致其表征能力的局限性。

核心思路：论文的核心思路是探讨结构对应关系在LLMs与现实实体之间的作用，认为仅有结构对应关系不足以支撑表征，必须在任务执行中发挥作用。

技术框架：整体架构包括对LLMs的结构对应关系进行分析，评估其在特定任务中的表现，并探讨如何克服文本限制以实现有效表征。主要模块包括结构对应关系的识别、任务性能的评估以及对现实内容的表征分析。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了结构对应关系在任务执行中的作用机制，强调了其在成功表征中的必要性。这与现有方法的本质区别在于，后者往往忽视了任务执行中的动态交互。

关键设计：关键设计包括对结构对应关系的系统性分析、任务性能的量化评估，以及如何在文本限制下优化LLMs的表征能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，结构对应关系在特定任务中的有效利用能够显著提升LLMs的表现。尽管具体性能数据未知，但作者强调了任务执行中结构对应关系的重要性，指出其在表征现实内容方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和人机交互等。通过深入理解LLMs的表征能力，可以提升其在复杂任务中的表现，推动智能系统的实际应用和发展。未来可能影响AI模型的设计和训练策略，促进更智能的语言理解和生成。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) such as GPT-4 produce compelling responses to a wide range of prompts. But their representational capacities are uncertain. Many LLMs have no direct contact with extra-linguistic reality: their inputs, outputs and training data consist solely of text, raising the questions (1) can LLMs represent anything and (2) if so, what? In this paper, I explore what it would take to answer these questions according to a structural-correspondence based account of representation, and make an initial survey of this evidence. I argue that the mere existence of structural correspondences between LLMs and worldly entities is insufficient to ground representation of those entities. However, if these structural correspondences play an appropriate role - they are exploited in a way that explains successful task performance - then they could ground real world contents. This requires overcoming a challenge: the text-boundedness of LLMs appears, on the face of it, to prevent them engaging in the right sorts of tasks.