Geo-Spatial Concept Probing of Large Language Models: Abstraction, Compositionality, and Grounding

📄 arXiv: 2608.07353v1 📥 PDF

作者: Karim Radouane, Jose G Moreno, Lynda Tamine

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2026-08-07

备注: Preprint

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出概念探测基准以提升大语言模型的概念理解能力

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

关键词: 大语言模型 概念理解 空间概念 问答任务 模型评估 知识管理 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估大语言模型的概念理解时，往往缺乏对概念及其属性的精确控制，导致结果不够可靠。
  2. 本文提出了一种概念中心的基准测试，专注于空间概念的抽象性、组合性和基础性，以支持对LLMs的控制探测。
  3. 实验结果显示，当前LLMs在概念理解方面存在明显局限，为改进信息获取和知识管理提供了新的设计思路。

📝 摘要（中文）

理解概念是实现泛化的基础。尽管大语言模型（LLMs）在多种任务上表现出色，但它们在真正的概念理解方面仍然存在困难。以往的研究通过自然语言基准或狭窄的合成任务评估LLMs的概念理解，但这些设置往往混淆了多种技能或缺乏对基本概念及其属性的精确控制。为支持对LLMs中概念的控制探测，本文设计了针对空间概念（如方向、距离、拓扑及其组合）的概念中心基准，并使用问答任务作为代理。通过对多种LLM架构和训练机制进行广泛实验，分析模型规模和设计对概念理解的影响，结果揭示了当前LLMs的明显局限性，并提供了关于影响其获取和组合结构化概念能力的因素的见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在概念理解方面的不足，尤其是在空间概念的抽象性、组合性和基础性方面的评估痛点。现有方法通常缺乏对概念的精确控制，导致评估结果的不确定性。

核心思路：论文提出了一种概念中心的基准测试，通过设计专门的问答任务来探测LLMs对空间概念的理解能力，确保对概念属性的精确控制。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：概念定义模块、问答任务设计模块和实验评估模块。首先定义核心空间概念，然后设计相应的问答任务，最后通过多种LLM架构进行实验评估。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种系统化的概念探测方法，能够清晰地评估LLMs在抽象性、组合性和基础性方面的表现，与以往的评估方法相比，提供了更高的控制精度和可靠性。

关键设计：在实验中，设置了不同的模型规模和训练机制，采用了特定的损失函数来优化模型对空间概念的理解，确保实验结果的可比性和有效性。通过这些设计，能够更好地分析模型的概念理解能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当前大语言模型在空间概念的理解上存在明显局限性，尤其在抽象性和组合性方面的表现不佳。通过对比不同模型架构，发现模型规模的增加并未显著提升概念理解能力，提示未来研究需关注模型设计的优化。

🎯 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。通过提升大语言模型的概念理解能力，可以改善信息检索、知识管理和自动化决策等实际应用的效果，未来可能对智能系统的设计与优化产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Understanding concepts is fundamental to generalization. Despite their impressive performance on a wide range of tasks, Large Language Models (LLMs) still struggle with genuine concept understanding. Prior work has evaluated conceptual understanding in LLMs using natural-language benchmarks or narrowly scoped synthetic tasks, but these settings often conflate multiple skills or lack precise control over the underlying concepts and their properties. To support controlled probing of concepts in LLMs, we design tests on their core properties: abstraction, compositionality, and groundness. We set up a concept-centric benchmark, targeting spatial concepts such as direction, distance, topology, and their compositions, and use question answering tasks serving as a proxy. We conduct extensive experiments across multiple LLM architectures and training regimes to analyze how model scale and design impact conceptual understanding. The results reveal clear limitations in current LLMs and provide insights into the factors shaping their ability to acquire and compose structured concepts. Our findings shed light on how concept-based LLMs can be redesigned for improved information access and knowledge management. The code will be available at https://github.com/rd20karim/concept-probing.