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

原標題：決策過程是魔法還是科學(xué)？首個多模態(tài)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(nèi)容字數(shù)：8081字

引言

近年來，人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，特別是多模態(tài)大模型（MLLM）的興起，推動了各領(lǐng)域的性變化。然而，如何理解和解釋這些復(fù)雜模型的決策過程，成為了研究者和應(yīng)用者關(guān)注的核心問題。本文由香港科技大學(xué)（廣州）、上海人工智能實驗室、中國人民大學(xué)及南洋理工大合完成，旨在系統(tǒng)梳理多模態(tài)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(shù)據(jù)、模型和訓(xùn)練與推理三個維度深入分析多模態(tài)大模型的可解釋性。

• 數(shù)據(jù)視角：探討輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理和對齊方式，研究如何通過擴展數(shù)據(jù)集提升模型決策的透明性。
• 模型視角：分析模型的關(guān)鍵組成部分，如詞元、特征、神經(jīng)元和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以揭示它們在決策過程中的作用。
• 訓(xùn)練與推理視角：研究訓(xùn)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(guān)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(fù)雜任務(wù)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(jīng)元與層級結(jié)構(gòu)的分析

神經(jīng)元的功能和語義角色的研究有助于理解模型內(nèi)部機制。研究表明，特定的神經(jīng)元可以負責(zé)多模態(tài)信息的整合，而層級結(jié)構(gòu)的分析則揭示了各層在決策過程中的作用。

4. 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的可解釋性

對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析包括特征歸因、單模態(tài)和多模態(tài)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(xùn)練與推理的統(tǒng)一解釋框架

在訓(xùn)練階段，通過優(yōu)化多模態(tài)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(shù)增強輸出的可解釋性和可信度。

6. 未來展望

隨著多模態(tài)大模型的廣泛應(yīng)用，未來的研究應(yīng)聚焦于數(shù)據(jù)集的標準化、模型結(jié)構(gòu)的透明化，以及建立統(tǒng)一的評估基準，以推動可解釋性在實際應(yīng)用中的落地。

結(jié)論

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

聯(lián)系作者

文章來源：機器之心
作者微信：
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺