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English(EN) Can LLMs Faithfully Solve Ontology Engineering Tasks? A Mechanistic Interpretability Study

大型语言模型对本体的理解和工程能力受到审视 · 2篇论文

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新研究论文探讨了大型语言模型（LLMs）在理解和利用本体方面的能力和局限性。第一篇论文研究了不同类型的本体——精心策划的、LLM生成的和数据派生的——如何作为检查器，用于与知识图谱交互的LLM代理，发现精心策划的本体并不总是最优的，甚至可能标记出正确的答案。第二篇论文深入研究了LLMs在本体工程任务中的机制可解释性，引入了一个基准来评估内部干预如何影响本体预测，表明虽然本体知识是可获取的，但目前的方法在分离一个完全解耦的因果机制方面存在困难。 AI

影响 这些研究突显了确保LLMs能够可靠地处理和生成结构化知识方面持续存在的挑战，影响了它们在知识密集型应用中的使用。

排序理由 两篇在arXiv上发表的学术论文，探讨了LLMs在本体和知识图谱方面的能力。

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大型语言模型对本体的理解和工程能力受到审视 · 2篇论文

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两篇在arXiv上发表的学术论文，探讨了LLMs在本体和知识图谱方面的能力。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Michal Orzechowski, Rund Tawfiq, Tomasz Kosciolek ·

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  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Bohui Zhang, Albert Mero\~no-Pe\~nuela, Elena Simperl ·

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