Concept Bottleneck Large Language Models

📄 arXiv: 2412.07992v4 📥 PDF

作者: Chung-En Sun, Tuomas Oikarinen, Berk Ustun, Tsui-Wei Weng

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-12-11 (更新: 2025-09-07)

备注: Accepted to ICLR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出概念瓶颈大语言模型以解决可解释性不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 可解释性 自然语言处理 文本分类 文本生成 安全性 可靠性

📋 核心要点

  1. 现有的黑箱大语言模型缺乏内在可解释性，导致用户难以理解模型的决策过程和输出结果。
  2. 论文提出的CB-LLMs通过将可解释性直接集成到模型中，提供了透明且可扩展的解释能力，解决了传统模型的不足。
  3. 实验结果表明，CB-LLMs在文本分类任务中表现出色，且在文本生成任务中具备精确的概念检测和更安全的输出，显著提升了模型的可靠性。

📝 摘要（中文）

我们介绍了概念瓶颈大语言模型（CB-LLMs），这是一个新颖的框架，旨在构建内在可解释的大语言模型（LLMs）。与传统的黑箱LLMs依赖有限的事后解释不同，CB-LLMs将内在可解释性直接集成到模型中，从而实现可扩展性和透明度的准确解释。我们为文本分类和文本生成这两个重要的自然语言处理任务构建了CB-LLMs。在文本分类中，CB-LLMs与传统黑箱模型竞争，甚至在某些情况下超越它们，同时提供明确且可解释的推理。在更具挑战性的文本生成任务中，CB-LLMs中的可解释神经元使得精确的概念检测、受控生成和更安全的输出成为可能。嵌入的可解释性使用户能够透明地识别有害内容、引导模型行为并消除不希望的概念，从而显著增强了LLMs的安全性、可靠性和可信度，这些能力在现有模型中显著缺失。我们的代码可在https://github.com/Trustworthy-ML-Lab/CB-LLMs获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的是现有大语言模型在可解释性方面的不足，传统黑箱模型使得用户难以理解其决策过程和输出结果。

核心思路：CB-LLMs通过将可解释性内嵌于模型结构中，使得模型在执行任务时能够提供明确的推理过程，从而提升用户对模型的信任和理解。

技术框架：CB-LLMs的整体架构包括可解释神经元模块，这些模块负责概念的检测和生成控制。模型在训练过程中通过优化损失函数来增强可解释性和性能。

关键创新：CB-LLMs的核心创新在于其内在可解释性设计，允许模型在执行任务时提供透明的推理过程，这与传统黑箱模型形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，关键参数设置和损失函数的选择旨在平衡可解释性与性能，网络结构中引入了可解释神经元，以实现对概念的精确控制和检测。

📊 实验亮点

实验结果显示，CB-LLMs在文本分类任务中与传统黑箱模型相比表现竞争力，且在某些情况下超越了它们。在文本生成任务中，CB-LLMs能够实现精确的概念检测和更安全的输出，显著提升了模型的安全性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的文本分类、文本生成以及其他需要可解释性的任务。通过增强模型的可解释性，CB-LLMs可以帮助用户更好地理解模型行为，降低误用风险，提升模型在敏感领域的应用价值。未来，该技术可能在教育、医疗和法律等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

We introduce Concept Bottleneck Large Language Models (CB-LLMs), a novel framework for building inherently interpretable Large Language Models (LLMs). In contrast to traditional black-box LLMs that rely on limited post-hoc interpretations, CB-LLMs integrate intrinsic interpretability directly into the LLMs -- allowing accurate explanations with scalability and transparency. We build CB-LLMs for two essential NLP tasks: text classification and text generation. In text classification, CB-LLMs is competitive with, and at times outperforms, traditional black-box models while providing explicit and interpretable reasoning. For the more challenging task of text generation, interpretable neurons in CB-LLMs enable precise concept detection, controlled generation, and safer outputs. The embedded interpretability empowers users to transparently identify harmful content, steer model behavior, and unlearn undesired concepts -- significantly enhancing the safety, reliability, and trustworthiness of LLMs, which are critical capabilities notably absent in existing models. Our code is available at https://github.com/Trustworthy-ML-Lab/CB-LLMs.