大语言模型知道什么？将隐式知识视为潜在的因果-解释结构
计算与语言
2025-04-17 v1 人工智能
机器学习
摘要
有时假设大语言模型(LLMs)懂语言，或者例如它们知道巴黎是法国的首都。但如果有什么东西，LLMs 真正知道什么？本文中，我认为LLMs可以获得由 Martin Davies(1990) 定义的隐式知识。尽管Davies 本人否认神经网络能够获得隐式知识，但我展示了LLMs 的某些架构特征满足语义描述、语法结构和因果系统性的约束条件。因此，隐式知识可能作为描述、解释和干预LLMs及其行为的概念框架。
引用
@article{arxiv.2504.12187,
title = {What Do Large Language Models Know? Tacit Knowledge as a Potential Causal-Explanatory Structure},
author = {Céline Budding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.12187},
year = {2025}
}
备注
Accepted for publication in Philosophy of Science