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

多模態大模型可解釋性綜述

近年來，隨著人工智能的迅猛發展，多模態大模型（MLLMs）在自然語言處理和計算機視覺等領域取得了顯著進展。然而，如何解讀這些模型的決策過程成為了一個關鍵挑戰。本文由香港科技大學（廣州）、上海人工智能實驗室及其他機構聯合完成，系統梳理了多模態大模型的可解釋性研究進展，并分析了當前面臨的核心挑戰。

1. 可解釋性的三個維度

本文從數據、模型及訓練與推理三個維度深入探討多模態大模型的可解釋性。

1. 數據的解釋性：研究輸入數據的預處理、對齊及表示方法，探討如何通過擴展數據集與模態增強模型的透明性。

2. 模型的解釋性：分析模型內部結構，包括詞元、特征、神經元及網絡層級，揭示它們在決策過程中的作用。

3. 訓練與推理的解釋性：探討影響模型可解釋性的訓練和推理因素，理解模型背后的邏輯。

2. 現有方法的分類

根據不同視角，現有可解釋性方法可分為：

1. 數據視角：研究輸入與輸出數據如何影響模型行為。

2. 模型視角：分析詞元、嵌入、神經元、層級及架構對決策的影響。

3. 訓練與推理視角：總結訓練策略對可解釋性的影響，并探討推理階段的優化方法。

3. 挑戰與未來展望

多模態大模型的可解釋性面臨挑戰，包括數據集的標準化、模型結構透明化及訓練與推理的統一框架等。未來的研究應注重：

1. 數據集與模態的融合，確保一致性表達。

2. 加強對模型預測結果的歸因，優化多模態特征的對齊。

3. 深入分析模型架構，提升模型的魯棒性與可信度。

4. 建立統一的評估標準，開發透明且高性能的多模態系統。

本文旨在為研究者提供多模態大模型可解釋性領域的最新動態，助力理解其決策邏輯的透明性與可信度。

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺