Reinterpreting 'the Company a Word Keeps': Towards Explainable and Ontologically Grounded Language Models

📄 arXiv: 2406.06610v1 📥 PDF

作者: Walid S. Saba

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-06-06

备注: 12 pages, 4 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2308.14199, arXiv:2306.00017

💡 一句话要点

提出一种可解释且本体论证的语言模型，旨在克服现有大语言模型的局限性。

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

关键词: 可解释性 本体论 语言模型 符号推理 知识表示

📋 核心要点

  1. 大型语言模型虽然在语言处理任务上取得了成功，但其内部机制复杂，缺乏可解释性，难以理解其决策过程。
  2. 论文提出一种基于符号方法的自下而上策略，构建可解释、语言无关且基于本体论的语言模型，以克服现有LLM的局限性。
  3. 该方法旨在通过符号化的方式，使模型学习到的知识能够被清晰地表达和理解，从而提高模型的可信度和可靠性。

📝 摘要（中文）

本文认为，大型语言模型（LLMs）的相对成功并非符号与子符号辩论的结果，而是大规模逆向工程语言的一种成功的自下而上策略的体现。然而，由于其子符号性质，这些系统所获得的关于语言的知识将始终埋藏在数百万个权重中，这些权重本身没有任何意义，从而使这些系统完全无法解释。此外，由于其随机性，LLMs在需要内涵、时间或模态语境中进行推理的各种语言环境中，常常无法做出正确的推论。为了弥补这些缺点，我们建议采用与LLMs相同的成功的自下而上策略，但在符号环境中进行，从而产生可解释的、与语言无关的、且本体论证的语言模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）虽然在各种NLP任务中表现出色，但其本质是子符号的，学习到的知识隐藏在数百万个权重参数中，导致模型缺乏可解释性。此外，LLMs在处理需要内涵、时间或模态推理的语言环境时，容易出现错误，无法保证推理的正确性。因此，如何构建一个既能有效学习语言知识，又具有良好可解释性和推理能力的语言模型是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是借鉴LLMs成功的自下而上学习策略，但将其应用于符号化的环境中。通过构建一个基于符号的语言模型，使得模型学习到的知识能够以符号化的形式表达出来，从而提高模型的可解释性。同时，将模型与本体论知识库相结合，使得模型能够进行基于知识的推理，从而提高模型在复杂语言环境下的推理能力。

技术框架：论文提出的技术框架主要包括以下几个部分：1) 符号化表示模块：将输入的文本转换为符号化的表示形式，例如使用一阶逻辑或知识图谱等。2) 知识学习模块：从大规模语料库中学习语言知识，并将其表示为符号化的规则或关系。3) 本体论集成模块：将学习到的语言知识与现有的本体论知识库相结合，构建一个统一的知识表示。4) 推理模块：利用符号化的知识表示和本体论知识库，进行基于知识的推理，从而完成各种NLP任务。

关键创新：论文的最重要的技术创新点在于将LLMs的自下而上学习策略应用于符号化的环境中，从而构建了一个可解释且基于本体论的语言模型。与现有的LLMs相比，该模型具有更好的可解释性和推理能力，能够更好地处理复杂的语言环境。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。未来的研究需要进一步探索如何设计合适的符号化表示方法、知识学习算法和推理机制，以充分发挥该模型的优势。具体的技术细节需要根据具体的应用场景进行调整和优化。

📊 实验亮点

由于论文主要关注理论框架的提出，并没有提供具体的实验结果。未来的研究需要通过实验验证该方法的有效性，并与其他现有的语言模型进行比较，以评估其性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要高可解释性和可靠性的自然语言处理领域，例如智能问答、知识图谱构建、医疗诊断辅助等。通过提供可解释的推理过程，该模型能够增强用户对AI系统的信任，并促进人机协作。此外，该方法还有助于发现和纠正LLM中存在的偏见和错误。

📄 摘要（原文）

We argue that the relative success of large language models (LLMs) is not a reflection on the symbolic vs. subsymbolic debate but a reflection on employing a successful bottom-up strategy of a reverse engineering of language at scale. However, and due to their subsymbolic nature whatever knowledge these systems acquire about language will always be buried in millions of weights none of which is meaningful on its own, rendering such systems utterly unexplainable. Furthermore, and due to their stochastic nature, LLMs will often fail in making the correct inferences in various linguistic contexts that require reasoning in intensional, temporal, or modal contexts. To remedy these shortcomings we suggest employing the same successful bottom-up strategy employed in LLMs but in a symbolic setting, resulting in explainable, language-agnostic, and ontologically grounded language models.