决策背后的秘密：探索首个多模态大模型的魔法与科学之谜

首个深入探索多模态大模型（MLLM）的可解释性综述，从数据、模型、训练推理多个视角剖析多模态人工智能的决策逻辑，揭示其 “魔法” 背后的科学依据。

原标题：决策过程是魔法还是科学？首个多模态大模型的可解释性综述全面深度剖析
文章来源：机器之心
内容字数：8081字

多模态大模型可解释性综述

近年来，随着人工智能的迅猛发展，多模态大模型（MLLMs）在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了显著进展。然而，如何解读这些模型的决策过程成为了一个关键挑战。本文由香港科技大学（广州）、上海人工智能实验室及其他机构联合完成，系统梳理了多模态大模型的可解释性研究进展，并分析了当前面临的核心挑战。

1. 可解释性的三个维度

本文从数据、模型及训练与推理三个维度深入探讨多模态大模型的可解释性。

1. 数据的解释性：研究输入数据的预处理、对齐及表示方法，探讨如何通过扩展数据集与模态增强模型的透明性。

2. 模型的解释性：分析模型内部结构，包括词元、特征、神经元及网络层级，揭示它们在决策过程中的作用。

3. 训练与推理的解释性：探讨影响模型可解释性的训练和推理因素，理解模型背后的逻辑。

2. 现有方法的分类

根据不同视角，现有可解释性方法可分为：

1. 数据视角：研究输入与输出数据如何影响模型行为。

2. 模型视角：分析词元、嵌入、神经元、层级及架构对决策的影响。

3. 训练与推理视角：总结训练策略对可解释性的影响，并探讨推理阶段的优化方法。

3. 挑战与未来展望

多模态大模型的可解释性面临挑战，包括数据集的标准化、模型结构透明化及训练与推理的统一框架等。未来的研究应注重：

1. 数据集与模态的融合，确保一致性表达。

2. 加强对模型预测结果的归因，优化多模态特征的对齐。

3. 深入分析模型架构，提升模型的鲁棒性与可信度。

4. 建立统一的评估标准，开发透明且高性能的多模态系统。

本文旨在为研究者提供多模态大模型可解释性领域的最新动态，助力理解其决策逻辑的透明性与可信度。

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