知识图谱与大模型的结合：Stardog的本体论和符号化知识蒸馏技术解析

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Stardog创新性地将大语言模型与知识图谱结合，通过符号化知识蒸馏技术提取结构化知识，为企业AI提供可解释的智能基础。

核心内容：
1. 大语言模型蕴含世界模型的发现与价值
2. 符号化知识蒸馏技术的工作原理与突破
3. 统计本体论相比传统方法的优势与应用场景

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

Foundation Models Know Enough

文章摘要

Stardog公司探讨了大语言模型中蕴含的世界模型，提出通过符号化知识蒸馏技术从基础模型中提取正式本体论的创新方法，为企业AI系统提供结构化、可解释的知识基础，解决传统本体构建成本高、周期长的问题。

引言：重新审视AI的知识基础

在人工智能快速发展的今天，一个令传统本体论社区不愿面对的事实是：大语言模型已经包含了世界模型。虽然这些模型不是正式公理化的，不够整洁，也不是由委员会手工构建的，但它们确实有效。

如果您曾经让LLM比较政治哲学、总结研究论文或解释不同行业中"客户终身价值"的概念，您就使用了它的潜在世界模型。这种模型——压缩的、涌现的、统计的——虽然不是正式的本体论，但对许多用例来说已经足够好。对于许多用例，经过适当引导，它可以被诱导出正式的本体论。

因此，问题不在于LLMs是否"拥有"本体论，而在于我们能用它们已经包含的（许多）本体论做什么。问题不是"它们能否概念化一个领域"，而是我们如何通过算法整理它们多价的粗糙结构。

机制化可解释性的突破发现

近期在机制化可解释性方面的研究揭示了一个显著发现：transformer架构自然地发展出了反映符号知识结构的分层表示。Anthropic等机构的研究表明，LLMs在训练过程中"自然地"形成概念簇、因果链，甚至是基础的逻辑推理模式。

稀疏自动编码器提升了我们对神经网络内部知识表示的理解。当我们探测GPT-4对"哺乳动物"或"CEO"等概念的内部表示时，我们发现了密集、结构化的嵌入，这些嵌入不仅编码了语义相似性，还包含了关系知识：人类本体论专家需要花费数年时间手工、正式编码的分类和部分-整体关系。

机制化可解释性的突破性工作表明，我们可以识别transformers内部实现结构化推理的计算电路。将稀疏自动编码器扩展到GPT-4等模型的最新进展显示，我们可以将神经激活分解为数百万个可解释特征。

打破"真正本体论"的谬误

传统主义者会反对："那不是真正的本体论。真正的本体论是对领域的正式概念化。没有大脑，没有思维，就没有概念化等等。"

但这只是"真正的苏格兰人"谬误在本体论中的体现。LLMs不受单一正式概念化的限制。它们包含许多重叠的概念化，这些概念化从书籍、技术手册、Reddit帖子和科学本体论中学习而来。这些知识是模糊的、冗余的，有时甚至是矛盾的。

但这些知识存在，并且可以被利用。

统计本体论的优势

传统本体构建者忽视的一点是：覆盖面胜过完美，自动化也是如此。手工策划的生物医学本体论可能有50,000个精确定义的概念。但GPT-4的潜在生物医学知识涵盖了数百万个实体、关系和从整个医学文献中学习的上下文细微差别，而不仅仅是进入正式标准的内容。

统计性质不是缺陷；它是一个特性。现实世界的知识本质上是概率性的、上下文相关的和矛盾的。CEO可能既是"人"也是"角色"，这取决于查询上下文。传统本体论强制人为的二元区分，而LLMs拥抱歧义，因为这是Python代码告诉它们要做的，因为我们不知道（现在或永远？）如何以另一种方式学习模型。

Stardog的符号化知识蒸馏

Stardog正在研究符号化知识蒸馏：从基础模型内部的潜在世界知识中提取正式的、机器可验证的本体论。

这不是思想实验，而是一个实用的多阶段过程：

1. 提示脚手架
   ：诱导潜在结构和语义关系，包括关键的胜任力问题
2. 符号对齐
   ：与现有本体论和受控词汇表对齐，主要是为了增加领域设置中的可操控性表面积
3. 正式编码
   ：根据需要编码为OWL、SHACL或其他知识表示语言，以驱动符号工具
4. 迭代验证
   ：使用Stardog的推理和推断堆栈进行验证

输出不仅仅是"看起来像本体论的文本"。这是真正的、逻辑的、可查询的符号结构，具有溯源性、血缘关系和可测试性。

蒸馏管道深度解析

Stardog的蒸馏过程利用了近期研究的几项突破性技术。

结构化查询的概念探测

我们使用精心制作的提示来反映正式逻辑模式。"X的必要和充分条件是什么？"或"Y的哪些属性被Z的所有实例继承？"这不仅仅是要求LLM生成类似本体论的文本；而是使用符号知识蒸馏研究中开创的技术系统性地探测模型的内部概念表示。

通过逻辑推理进行一致性验证

每个提取的关系都使用Stardog的推理引擎进行自动一致性检查。如果LLM建议"所有高管都是员工"但同时"一些高管是承包商"，我们的验证管道会通过迭代细化捕获和解决这些不一致性（如果确实存在约束违规），基于逻辑一致性的双系统神经符号方法。

置信度加权的知识提取

并非所有LLM输出都同样可靠。我们开发了基于多个提示间响应一致性、内部注意力模式以及与现有验证知识库对齐来评估提取知识置信度的技术。这借鉴了理解神经网络特征表示和可解释特征发现的最新工作。

企业现实检验

考虑制药行业的情况。新治疗领域的传统本体论开发需要18-24个月，成本高昂！专家委员会辩论"药物耐药性"是过程、质量还是倾向。这是最昂贵的部分，坦率地说，对士气和紧迫感来说确实是一种持续的灵魂消耗。

与此同时，LLMs已经编码了从处理整个医学文献语料库中学到的药物耐药机制、生物标志物和临床意义的细致理解。

我们的蒸馏方法将在几小时内产生一个可工作的治疗本体论，而不是几年。它不会完全取代专家策划，但它提供了一个复杂的起点，自动捕获90%的相关领域知识。

超越静态本体论：活知识系统

最令人兴奋的机会不仅仅是更快的本体论开发，还包括随着新知识演进的动态本体论。随着新研究的出现或业务环境的变化，我们的蒸馏管道可以使用迭代提示方法和自动化知识图谱构建持续更新和扩展知识表示。

传统本体论在发布的那一刻就过时了。公平地说，LLMs也是如此！但大量资源正被投入后者，而前者充其量只是边缘学术练习。

蒸馏本体论可以在信息可用时纳入新信息，保持正式结构和当代相关性。

符号与统计的桥梁

我们不是说LLMs取代本体论。我们是说它们为本体论播种。

它们为新型混合知识系统提供原材料，其中统计推理与符号结构相遇。语言的模糊性被引导到逻辑的机器般严谨中。企业AI可以真正地在规模上推理、解释和信任。

神经符号融合

这项工作位于几个融合研究趋势的交叉点：

1. 机制化可解释性
   ：理解LLMs学习什么以及它们如何在内部表示知识，基于transformer电路发现和稀疏自动编码器扩展的基础工作
2. 神经符号AI
   ：结合神经和符号AI方法的优势
3. 知识图谱嵌入
   ：通过神经符号推理和图神经网络集成桥接知识的统计和结构表示
4. 提示工程作为编程
   ：将自然语言提示作为知识启发代码的形式，使用结构化提示技术和思维链推理

竞争优势

掌握符号知识蒸馏的组织将在AI驱动的经济中拥有根本优势。他们将能够：

• 在专家退休或离职前快速捕获机构知识
• 跨多个业务单元和用例扩展领域专业知识
• 维护符合监管和合规要求的可解释AI系统
• 快速适应新领域，无需从头开始知识建模

未来不是非此即彼，而是两者兼而有之，Stardog正在构建这座桥梁。

结论

大语言模型中蕴含的知识宝藏正等待被挖掘。通过符号化知识蒸馏，我们不仅能够更快、更经济地构建本体论，还能创建真正理解、解释和可信赖的AI系统。这不是替代人类专业知识，而是为其赋能，让我们能够在AI时代更好地驾驭复杂的知识世界。

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