온톨로인 메타속성은 Identity (I), Unity (U), Rigidity (R), Dependence (D)로 구성되어 있습니다. 이러한 추상적인 개념과 예시 부족은 Large Language Models (LLMs)의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, OntoClean의 Unity (U) 속성은 개체가 전체로 인식되는지 여부를 확인하는데 사용됩니다. 그러나 이 속성이 추상적이고 구체적인 예시가 부족하다면 LLM이 이를 올바르게 이해하고 적용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한, 논리적 일관성을 유지하기 위해 필요한 제약 조건과 가정들이 명확하지 않을 경우 LLM이 올바른 판단을 내리는 것을 방해할 수 있습니다. 따라서 온톨로인 메타속성의 추상성과 예시 부족은 LLM의 성능에 영향을 미칠 수 있으며, 이를 극복하기 위해 더 많은 구체적인 예시와 명확한 정의가 필요할 수 있습니다.