Conceptual Metaphor Theory as a Prompting Paradigm for Large Language Models

📄 arXiv: 2502.01901v1 📥 PDF

作者: Oliver Kramer

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-04

💡 一句话要点

提出基于概念隐喻理论的认知提示方法，提升大语言模型在复杂推理任务中的表现。

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

关键词: 概念隐喻理论 大型语言模型 认知提示 复杂推理 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在复杂推理任务中存在抽象概念理解和结构化推理能力不足的挑战。
  2. 论文提出利用概念隐喻理论（CMT）构建认知提示，引导模型进行更结构化和类人的推理。
  3. 实验结果表明，CMT提示显著提升了模型在推理准确性、清晰度和隐喻连贯性方面的表现。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于概念隐喻理论（CMT）的框架，通过认知提示来增强大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中的能力。CMT利用隐喻映射来构建抽象推理，从而提高模型处理和解释复杂概念的能力。通过整合基于CMT的提示，我们引导LLMs形成更结构化和类人的推理模式。为了评估这种方法，我们比较了四个原生模型（Llama3.2、Phi3、Gemma2和Mistral）及其CMT增强的对应模型在基准任务上的表现，这些任务涵盖领域特定的推理、创造性洞察和隐喻解释。使用Llama3.3 70B模型自动评估响应。实验结果表明，CMT提示显著提高了推理的准确性、清晰度和隐喻连贯性，优于所有评估任务中的基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在复杂推理任务中表现不佳的问题。现有方法在处理抽象概念和进行结构化推理时存在不足，导致模型难以理解和解释复杂的概念关系。这限制了LLM在需要创造性洞察、领域特定知识和隐喻理解等任务中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用概念隐喻理论（CMT）来构建认知提示，从而引导LLM进行更结构化和类人的推理。CMT认为，人们通过将抽象概念映射到更具体、更易于理解的概念上来进行推理。通过在提示中引入隐喻映射，可以帮助LLM更好地理解抽象概念之间的关系，并生成更连贯、更准确的推理结果。

技术框架：该方法的核心是构建基于CMT的提示。首先，确定需要解决的推理任务，并分析其中涉及的抽象概念。然后，根据CMT，为这些抽象概念找到合适的具体隐喻。最后，将这些隐喻融入到提示中，引导LLM进行推理。整个流程包括：问题定义、隐喻映射、提示构建和模型推理。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将概念隐喻理论引入到LLM的提示工程中。与传统的提示方法相比，基于CMT的提示能够更有效地引导LLM理解抽象概念之间的关系，从而提高推理的准确性和连贯性。这种方法提供了一种新的视角，即通过模拟人类的认知方式来增强LLM的推理能力。

关键设计：关键设计在于隐喻映射的选择和提示的构建。隐喻映射需要根据具体的推理任务和抽象概念进行选择，选择合适的隐喻能够更有效地引导LLM进行推理。提示的构建需要考虑到隐喻的表达方式和与原始问题的结合方式，确保提示既能够引导LLM进行推理，又不会引入歧义或干扰。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于CMT的提示方法显著提高了LLM在领域特定推理、创造性洞察和隐喻解释等任务中的表现。与原生模型相比，CMT增强的模型在推理准确性、清晰度和隐喻连贯性方面均有显著提升。具体性能数据未知，但总体优于基线模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂推理和创造性洞察的领域，例如智能客服、创意写作、法律咨询、科学研究等。通过提升LLM的推理能力，可以使其更好地理解用户意图，生成更准确、更具创造性的回答，从而提高工作效率和用户满意度。未来，该方法有望进一步扩展到其他认知领域，例如情感分析和道德推理。

📄 摘要（原文）

We introduce Conceptual Metaphor Theory (CMT) as a framework for enhancing large language models (LLMs) through cognitive prompting in complex reasoning tasks. CMT leverages metaphorical mappings to structure abstract reasoning, improving models' ability to process and explain intricate concepts. By incorporating CMT-based prompts, we guide LLMs toward more structured and human-like reasoning patterns. To evaluate this approach, we compare four native models (Llama3.2, Phi3, Gemma2, and Mistral) against their CMT-augmented counterparts on benchmark tasks spanning domain-specific reasoning, creative insight, and metaphor interpretation. Responses were automatically evaluated using the Llama3.3 70B model. Experimental results indicate that CMT prompting significantly enhances reasoning accuracy, clarity, and metaphorical coherence, outperforming baseline models across all evaluated tasks.