A Concept-Based Explainability Framework for Large Multimodal Models
作者: Jayneel Parekh, Pegah Khayatan, Mustafa Shukor, Alasdair Newson, Matthieu Cord
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-06-12 (更新: 2024-11-30)
备注: NeurIPS 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于概念学习的大型多模态模型可解释性框架，提升模型内部表征理解。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 可解释性 概念学习 字典学习 大型语言模型 视觉语言模型 模型理解
📋 核心要点
- 现有大型多模态模型内部表征复杂，缺乏有效可解释性方法，难以理解其决策过程。
- 提出基于字典学习的概念解释框架，将token表征分解为可解释的多模态概念。
- 实验结果表明，提取的多模态概念具有良好的语义基础，能够有效解释模型表征，并实现概念解耦。
📝 摘要（中文）
大型多模态模型（LMMs）结合了单模态编码器和大型语言模型（LLMs）来执行多模态任务。尽管最近在这些模型的可解释性方面取得了一些进展，但理解LMMs的内部表征仍然很大程度上是一个谜。本文提出了一个用于解释LMMs的新框架。我们提出了一种基于字典学习的方法，应用于token的表征。学习到的字典的元素对应于我们提出的概念。我们表明，这些概念在视觉和文本中都具有良好的语义基础。因此，我们将其称为“多模态概念”。我们定性和定量地评估了学习到的概念的结果。我们表明，提取的多模态概念对于解释测试样本的表征非常有用。最后，我们评估了不同概念之间的解耦以及概念在视觉和文本上的基础质量。我们的代码已在https://github.com/mshukor/xl-vlms上公开。
🔬 方法详解
问题定义：现有大型多模态模型（LMMs）的可解释性不足，难以理解其内部表征和决策过程。缺乏有效的方法来将模型的内部活动与人类可理解的概念联系起来，阻碍了模型的调试、改进和信任建立。现有方法难以同时兼顾视觉和文本模态，并实现概念的解耦。
核心思路：本文的核心思路是利用字典学习，将LMMs中token的表征分解为一组具有语义意义的“多模态概念”。通过学习一个概念字典，每个字典元素代表一个概念，可以将复杂的模型表征表示为这些概念的线性组合。这种方法旨在将模型的内部表征与人类可理解的概念联系起来，从而提高模型的可解释性。之所以选择字典学习，是因为它能够从数据中自动学习到一组基向量（即概念），并且具有稀疏性，有助于实现概念的解耦。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 从LMMs中提取token的表征；2) 使用字典学习算法（如稀疏编码）学习一个概念字典；3) 将测试样本的token表征投影到学习到的概念字典上，得到每个概念的激活程度；4) 通过分析激活的概念来解释模型的决策。框架的关键在于字典学习算法的选择和参数设置，以及如何有效地将学习到的概念与视觉和文本信息联系起来。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个基于概念学习的LMMs可解释性框架，并定义了“多模态概念”。与现有方法相比，该方法能够同时处理视觉和文本模态，并学习到具有良好语义基础和解耦性的概念。此外，该方法提供了一种定量评估概念质量和解耦程度的手段。
关键设计：在字典学习方面，论文可能采用了稀疏编码作为损失函数，以鼓励概念的稀疏表示，从而实现概念的解耦。具体的网络结构取决于所使用的LMMs。关键参数可能包括字典的大小（即概念的数量）、稀疏编码的正则化系数等。此外，如何将学习到的概念与视觉和文本信息对齐，可能涉及到一些对齐损失或注意力机制的设计。具体的实现细节需要在论文中进一步查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出的概念学习框架的有效性。实验结果表明，学习到的多模态概念具有良好的语义基础，能够有效解释模型表征，并实现概念的解耦。具体性能数据和对比基线需要在论文中进一步查找，但总体而言，该研究为LMMs的可解释性研究提供了一个新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升多模态模型的透明度和可信度，例如在医疗影像诊断、自动驾驶等安全攸关领域，帮助用户理解模型的决策依据，从而更好地信任和使用这些模型。此外，该方法还可以用于模型的调试和改进，发现模型潜在的偏差和漏洞。
📄 摘要（原文）
Large multimodal models (LMMs) combine unimodal encoders and large language models (LLMs) to perform multimodal tasks. Despite recent advancements towards the interpretability of these models, understanding internal representations of LMMs remains largely a mystery. In this paper, we present a novel framework for the interpretation of LMMs. We propose a dictionary learning based approach, applied to the representation of tokens. The elements of the learned dictionary correspond to our proposed concepts. We show that these concepts are well semantically grounded in both vision and text. Thus we refer to these as ``multi-modal concepts''. We qualitatively and quantitatively evaluate the results of the learnt concepts. We show that the extracted multimodal concepts are useful to interpret representations of test samples. Finally, we evaluate the disentanglement between different concepts and the quality of grounding concepts visually and textually. Our code is publicly available at https://github.com/mshukor/xl-vlms