首個深入探索多模態大模型（MLLM）的可解釋性綜述，從數據、模型、訓練推理多個視角剖析多模態人工智能的決策邏輯，揭示其 “魔法” 背后的科學依據。

原標題：決策過程是魔法還是科學？首個多模態大模型的可解釋性綜述全面深度剖析
文章來源：機器之心
內容字數：8081字

引言

近年來，人工智能（AI）技術的迅猛發展，特別是多模態大模型（MLLM）的興起，推動了各領域的性變化。然而，如何理解和解釋這些復雜模型的決策過程，成為了研究者和應用者關注的核心問題。本文由香港科技大學（廣州）、上海人工智能實驗室、中國人民大學及南洋理工大合完成，旨在系統梳理多模態大模型的可解釋性研究進展。

1. 可解釋性研究的三個維度

本綜述從數據、模型和訓練與推理三個維度深入分析多模態大模型的可解釋性。

• 數據視角：探討輸入數據的預處理和對齊方式，研究如何通過擴展數據集提升模型決策的透明性。
• 模型視角：分析模型的關鍵組成部分，如詞元、特征、神經元和網絡結構，以揭示它們在決策過程中的作用。
• 訓練與推理視角：研究訓練和推理階段如何影響模型的可解釋性，探討提升透明性的策略。

2. 詞元與嵌入的可解釋性

詞元和嵌入作為模型的基本單元，對可解釋性至關重要。通過分析視覺詞元和視覺-文本詞元，研究揭示了它們在復雜任務中的影響。此外，特征嵌入的表示方式也被探討，以提升模型的透明度。

3. 神經元與層級結構的分析

神經元的功能和語義角色的研究有助于理解模型內部機制。研究表明，特定的神經元可以負責多模態信息的整合，而層級結構的分析則揭示了各層在決策過程中的作用。

4. 網絡結構的可解釋性

對網絡結構的分析包括特征歸因、單模態和多模態解釋等方法。通過引入可解釋的模塊和方法，增強模型的透明性。

5. 訓練與推理的統一解釋框架

在訓練階段，通過優化多模態對齊策略來提升模型魯棒性；在推理階段，采用鏈式思維推理技術增強輸出的可解釋性和可信度。

6. 未來展望

隨著多模態大模型的廣泛應用，未來的研究應聚焦于數據集的標準化、模型結構的透明化，以及建立統一的評估基準，以推動可解釋性在實際應用中的落地。

結論

多模態大模型的可解釋性研究不僅對學術研究具有重要意義，也直接影響其在實際應用中的可靠性。未來的研究應加強技術與人類理解的對接，以確保模型的透明性、可信性和公平性。

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