Unveiling Ontological Commitment in Multi-Modal Foundation Models

📄 arXiv: 2409.17109v1 📥 PDF

作者: Mert Keser, Gesina Schwalbe, Niki Amini-Naieni, Matthias Rottmann, Alois Knoll

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-25

备注: Qualitative Reasoning Workshop 2024 (QR2024) colocated with ECAI2024, camera-ready submission; first two authors contributed equally; 10 pages, 4 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出一种从多模态模型中提取概念层级关系的方法，用于验证和校准模型。

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

关键词: 多模态学习 本体承诺 定性推理 层次聚类 知识提取

📋 核心要点

  1. 深度神经网络学习的知识不透明，难以验证和调整，阻碍了其在定性推理中的应用。
  2. 该论文提出一种从多模态模型中提取概念层级关系的方法，用于验证和校准模型。
  3. 实验表明，该方法能够从先进的基础模型中提取有意义的本体类层次结构。

📝 摘要（中文）

本体承诺，即所使用的概念、关系和假设，是定性推理(QR)模型的基石。然而，处理原始输入的最新技术是深度神经网络(DNN)，现在通常基于多模态基础模型。这些模型自动学习概念和相应推理的丰富表示。不幸的是，学习到的定性知识是不透明的，阻碍了对现有QR模型的轻松检查、验证或调整。目前，可以将预定义的概念与DNN的潜在表示相关联，但可提取的关系主要限于语义相似性。作为验证和确认DNN的QR的下一步：具体而言，我们提出了一种方法，用于从多模态DNN中提取给定叶概念集的学习到的超类层次结构。在底层，我们(1)使用DNN的文本输入模态获得叶概念嵌入；(2)对它们应用层次聚类，利用DNN通过向量距离编码语义相似性；以及(3)使用QR中可用的本体搜索来标记由此获得的父概念。初步评估研究表明，可以从最先进的基础模型中提取有意义的本体类层次结构。此外，我们演示了如何针对给定的本体验证和验证DNN的学习表示。最后，我们讨论了QR中潜在的未来应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态基础模型中学习到的知识不透明的问题，特别是如何从这些模型中提取概念之间的层级关系（即超类关系）。现有方法主要集中于将预定义概念与模型的潜在表示关联，而缺乏提取和验证概念间关系的能力，这限制了模型在定性推理领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态模型中文本模态对概念进行嵌入，并假设模型通过向量距离编码了概念间的语义相似性。基于此，通过对概念嵌入进行层次聚类，可以构建概念的层级关系。然后，利用已有的本体知识库，对聚类得到的父概念进行语义标注，从而提取出模型学习到的本体层级结构。

技术框架：该方法主要包含三个阶段：1) 叶概念嵌入：使用多模态模型的文本输入模态，将给定的叶概念嵌入到向量空间中。2) 层次聚类：对叶概念的嵌入向量进行层次聚类，构建概念的层级结构。聚类算法的选择未知，但目标是根据向量距离反映语义相似性。3) 父概念标注：利用已有的本体知识库，搜索与聚类得到的父概念最相关的标签，从而为父概念赋予语义含义。

关键创新：该方法的主要创新在于提出了一种从多模态模型中自动提取概念层级关系的方法，而不仅仅是概念的语义相似性。通过结合层次聚类和本体知识库，能够揭示模型学习到的更深层次的知识结构，为模型的验证和校准提供了新的途径。

关键设计：论文中没有明确说明层次聚类算法的具体选择和参数设置，以及本体知识库的选择和搜索策略。这些细节对于方法的实际效果至关重要，但目前未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

初步实验表明，该方法能够从先进的基础模型中提取出有意义的本体类层次结构。此外，论文还演示了如何利用提取的层次结构来验证和校准DNN的学习表示，使其与给定的本体知识相符。具体的性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多模态模型的验证与校准，确保模型学习到的知识与已有的本体知识体系相符。此外，还可用于知识图谱的自动构建与扩展，以及智能问答、机器人等需要进行定性推理的应用场景。

📄 摘要（原文）

Ontological commitment, i.e., used concepts, relations, and assumptions, are a corner stone of qualitative reasoning (QR) models. The state-of-the-art for processing raw inputs, though, are deep neural networks (DNNs), nowadays often based off from multimodal foundation models. These automatically learn rich representations of concepts and respective reasoning. Unfortunately, the learned qualitative knowledge is opaque, preventing easy inspection, validation, or adaptation against available QR models. So far, it is possible to associate pre-defined concepts with latent representations of DNNs, but extractable relations are mostly limited to semantic similarity. As a next step towards QR for validation and verification of DNNs: Concretely, we propose a method that extracts the learned superclass hierarchy from a multimodal DNN for a given set of leaf concepts. Under the hood we (1) obtain leaf concept embeddings using the DNN's textual input modality; (2) apply hierarchical clustering to them, using that DNNs encode semantic similarities via vector distances; and (3) label the such-obtained parent concepts using search in available ontologies from QR. An initial evaluation study shows that meaningful ontological class hierarchies can be extracted from state-of-the-art foundation models. Furthermore, we demonstrate how to validate and verify a DNN's learned representations against given ontologies. Lastly, we discuss potential future applications in the context of QR.