On the Semantics of Large Language Models

📄 arXiv: 2507.05448v1 📥 PDF

作者: Martin Schuele

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-07-07

期刊: Intellectica, 81, (pp.15-36), 2024

💡 一句话要点

探究大型语言模型在词汇和句子层面的语义理解能力

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

关键词: 大型语言模型 语义理解 自然语言处理 弗雷格 罗素 语言表示 ChatGPT

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在语言理解方面存在争议，其内在语义能力尚不明确，需要深入研究。
  2. 该研究通过考察LLM内部运作和语言表征，结合经典语义理论，剖析其在词汇和句子层面的语义能力。
  3. 论文旨在对LLM的语义能力进行更细致的评估，为理解和改进LLM的语言理解能力提供理论基础。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs），如ChatGPT，展示了通过技术复制人类语言能力的潜力，范围从文本生成到参与对话。然而，这些系统在多大程度上真正理解语言仍然存在争议。本文通过将问题缩小到LLMs在词汇和句子层面的语义来研究这个问题。通过检查LLMs的内部运作及其生成的语言表示，并借鉴弗雷格和罗素的经典语义理论，我们对LLMs潜在的语义能力有了更细致的了解。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型（LLMs）在文本生成和对话方面表现出色，但其是否真正理解语言，特别是语义层面的理解，仍然是一个开放性问题。现有的评估方法往往侧重于外部表现，难以深入了解LLMs的内部语义表示。因此，需要一种方法来探究LLMs在词汇和句子层面的语义能力。

核心思路：该论文的核心思路是通过分析LLMs的内部运作机制和生成的语言表示，结合经典的语义理论（如弗雷格和罗素的理论），来评估LLMs的语义能力。这种方法旨在从理论和实践两个层面，对LLMs的语义理解进行更深入的分析。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 选取具有代表性的LLMs，例如ChatGPT；2) 分析LLMs在处理词汇和句子时的内部表示；3) 借鉴弗雷格和罗素的语义理论，构建评估LLMs语义能力的理论框架；4) 将LLMs的内部表示与理论框架进行对比分析，评估其语义能力。

关键创新：该研究的关键创新在于将经典的语义理论应用于评估大型语言模型的语义能力。通过这种方式，可以更系统、更深入地了解LLMs的语义理解机制，并为改进LLMs的语义能力提供理论指导。与以往侧重于外部表现的评估方法相比，该研究更注重对LLMs内部语义表示的分析。

关键设计：论文的关键设计在于如何将弗雷格和罗素的语义理论应用于LLMs的评估。具体而言，需要定义LLMs内部表示与语义理论概念之间的映射关系，例如，如何将LLMs的词向量表示与弗雷格的“意义”和“指称”概念联系起来。此外，还需要设计实验来验证这些映射关系的有效性，并评估LLMs在不同语义任务上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文侧重理论分析，并未提供具体的实验数据或性能指标。其亮点在于将经典语义学理论引入到对大型语言模型语义能力的评估中，为后续研究提供了一个新的视角和理论框架。未来的工作可以基于此框架，设计更具体的实验来验证LLM的语义理解能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于改进大型语言模型的语义理解能力，提升其在自然语言处理任务中的表现，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。通过深入理解LLMs的语义机制，可以开发更智能、更可靠的AI系统，并促进人机交互的自然性和流畅性。此外，该研究也有助于推动人工智能伦理的发展，确保AI系统能够正确理解和运用语言。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT demonstrated the potential to replicate human language abilities through technology, ranging from text generation to engaging in conversations. However, it remains controversial to what extent these systems truly understand language. We examine this issue by narrowing the question down to the semantics of LLMs at the word and sentence level. By examining the inner workings of LLMs and their generated representation of language and by drawing on classical semantic theories by Frege and Russell, we get a more nuanced picture of the potential semantic capabilities of LLMs.