迈向可解释和可理解的多模态大规模语言模型

主要观点总结

本文综述了多模态大规模语言模型（MLLMs）的可解释性和可解释性，这是人工智能决策透明度的重要组成部分。文章从数据、模型和训练与推理三个角度分类讨论了现有的可解释性方法，并分析了其优缺点。文章旨在引导研究人员和实践者开发更负责任和稳健的多模态人工智能系统。

关键观点总结

关键观点1: 多模态大规模语言模型的可解释性和可解释性是确保人工智能决策透明度的关键。

随着MLLMs的复杂性和规模的增长，解码其决策过程成为一个重要挑战。可解释人工智能（XAI）领域已经致力于使复杂AI系统的决策过程更加透明和易于理解。对于MLLMs来说，可解释性指的是模型内部结构的直观理解，而可解释性涉及使用外部技术来解释模型决策背后的原因。

关键观点2: 文章提出了一种新的视角来分类MLLMs的可解释性和可解释性。

从数据、模型和训练与推理三个角度考察了MLLMs的可解释性和可解释性。数据角度关注输入数据的预处理和对齐方式，模型角度分析了模型的结构和功能，训练与推理角度则理解模型的学习和决策过程。

关键观点3: 文章对现有的可解释性方法进行了系统的分析和比较。

通过广泛的文献回顾和筛选过程，文章对现有的可解释性方法进行了全面的概述和比较，突出了不同方法的优缺点，并指出了未来研究的方向。

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