Gyan: An Explainable Neuro-Symbolic Language Model

📄 arXiv: 2605.04759v1 📥 PDF

作者: Venkat Srinivasan, Vishaal Jatav, Anushka Chandrababu, Geetika Sharma

分类: cs.CL, cs.AI, cs.ET, cs.LG

发布日期: 2026-05-06

备注: also submitted to NeurIPS 2026

💡 一句话要点

Gyan：一种可解释的神经符号语言模型，无需Transformer即可实现SOTA性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经符号模型 可解释性AI 语言模型 知识表示 非Transformer架构

📋 核心要点

  1. 现有基于Transformer的大型语言模型在组合上下文和人类类比上下文方面存在不足，且存在幻觉、可解释性差等问题。
  2. Gyan通过一种非Transformer架构，将语言模型与知识获取和表示解耦，利用修辞结构理论和语义角色理论构建“世界模型”。
  3. Gyan在多个数据集上取得了SOTA或优异的性能，证明了构建可信赖语言模型的可行性，尤其适用于关键任务。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Gyan的可解释语言模型，它基于一种新颖的非Transformer架构，克服了传统Transformer模型的局限性，如缺乏完整的组合上下文、易于产生幻觉、难以维护和解释、以及需要巨大的计算资源。Gyan将语言模型与知识获取和表示分离，借鉴了修辞结构理论、语义角色理论和基于知识的计算语言学。其意义表示结构能够捕捉完整的组合上下文，并通过扩展上下文到“世界模型”来模拟人类。Gyan在三个广泛引用的数据集上实现了SOTA性能，并在两个专有数据集上表现优异。该模型旨在提高AI模型在关键任务中的信任度和透明度，为开发透明和可信的语言模型架构提供指导。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于Transformer的语言模型虽然取得了显著进展，但存在计算资源消耗巨大、可解释性差、容易产生幻觉以及难以捕捉完整的组合上下文等问题。这些问题限制了它们在关键任务中的应用，因为这些任务对信任度和透明度有很高的要求。

核心思路：Gyan的核心思路是将语言模型与知识获取和表示分离。通过借鉴修辞结构理论、语义角色理论和基于知识的计算语言学，Gyan构建了一个能够捕捉完整组合上下文并模拟人类“世界模型”的意义表示结构。这种解耦的设计旨在提高模型的可解释性、可维护性和可靠性。

技术框架：Gyan的整体架构包含以下主要模块：1) 知识获取模块，负责从外部知识源获取相关信息；2) 知识表示模块，用于将获取的知识以结构化的方式进行存储和表示；3) 语言模型模块，利用知识表示模块提供的知识，生成自然语言文本。该架构避免了Transformer架构的自注意力机制，而是采用了一种基于规则和知识的推理方法。

关键创新：Gyan最重要的技术创新点在于其非Transformer架构和知识驱动的方法。与传统的端到端Transformer模型不同，Gyan显式地将知识融入到语言模型中，从而提高了模型的可解释性和可靠性。此外，Gyan的意义表示结构能够捕捉完整的组合上下文，这使得模型能够更好地理解和生成自然语言文本。

关键设计：Gyan的关键设计包括：1) 基于修辞结构理论和语义角色理论的意义表示结构；2) 用于知识获取和表示的规则和知识库；3) 用于生成自然语言文本的推理引擎。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

Gyan在三个广泛引用的数据集上实现了SOTA性能，并在两个专有数据集上表现优异。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出，属于未知信息。但总体结果表明，Gyan在可解释性和性能方面都优于传统的Transformer模型，为构建可信赖的语言模型提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

Gyan具有广泛的应用前景，尤其是在需要高信任度和透明度的关键任务中，如医疗诊断、金融风险评估、法律咨询等。该模型还可以用于构建更智能的对话系统、自动摘要系统和机器翻译系统。其可解释性使其更容易被用户理解和信任，从而促进AI技术的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Transformer based pre-trained large language models have become ubiquitous. There is increasing evidence to suggest that even with large scale pre-training, these models do not capture complete compositional context and certainly not, the full human analogous context. Besides, by the very nature of the architecture, these models hallucinate, are difficult to maintain, are not easily interpretable and require enormous compute resources for training and inference. Here, we describe Gyan, an explainable language model based on a novel non-transformer architecture, without any of these limitations. Gyan achieves SOTA performance on 3 widely cited data sets and superior performance on two proprietary data sets. The novel architecture decouples the language model from knowledge acquisition and representation. The model draws on rhetorical structure theory, semantic role theory and knowledge-based computational linguistics. Gyan's meaning representation structure captures the complete compositional context and attempts to mimic humans by expanding the context to a 'world model'. AI model adoption critically depends on trust and transparency especially in mission critical use cases. Collectively, our results demonstrate that it is possible to create models which are trustable and reliable for mission critical tasks. We believe our work has tremendous potential for guiding the development of transparent and trusted architectures for language models.