Bayesian Concept Bottleneck Models with LLM Priors

📄 arXiv: 2410.15555v3 📥 PDF

作者: Jean Feng, Avni Kothari, Luke Zier, Chandan Singh, Yan Shuo Tan

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2024-10-21 (更新: 2025-12-04)

备注: 2025 Conference on Neural Information Processing Systems

💡 一句话要点

提出BC-LLM，利用大语言模型先验的贝叶斯概念瓶颈模型，提升可解释性和鲁棒性。

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

关键词: 概念瓶颈模型 大语言模型 贝叶斯推断 可解释性 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 传统概念瓶颈模型受限于预定义概念集的大小和提取成本，难以兼顾可解释性和准确性。
  2. BC-LLM利用大语言模型作为概念提取机制和先验，在贝叶斯框架下迭代搜索概念，无需预定义概念集。
  3. 实验表明，BC-LLM在多个数据集上优于可解释基线和黑盒模型，且对分布外样本更鲁棒。

📝 摘要（中文）

概念瓶颈模型(CBMs)旨在实现可解释性，同时不牺牲准确性，作为白盒和黑盒模型之间的折衷方案。CBM的标准训练程序是预定义一组人类可解释的概念，从训练数据中提取它们的值，并识别一个稀疏子集作为透明预测模型的输入。然而，这种方法通常受到探索足够大的概念集与控制概念提取成本之间的权衡的阻碍，导致大的可解释性-准确性权衡。这项工作研究了一种新颖的方法，可以规避这些挑战：BC-LLM在一个贝叶斯框架内迭代搜索潜在的无限概念集，其中大型语言模型(LLM)既充当概念提取机制又充当先验。即使LLM可能存在校准误差和幻觉，我们证明了BC-LLM可以提供严格的统计推断和不确定性量化。在图像、文本和表格数据集上，BC-LLM优于可解释的基线，甚至在某些设置中优于黑盒模型，更快地收敛到相关概念，并且对分布外样本更鲁棒。

🔬 方法详解

问题定义：现有概念瓶颈模型（CBMs）依赖于预定义的、有限的概念集合。为了获得良好的性能，需要探索足够大的概念空间，但这会显著增加概念提取的成本。此外，预定义的概念可能无法完全覆盖数据集中所有重要的信息，从而限制了模型的表达能力和泛化能力。因此，如何在有限的计算资源下，有效地探索更广泛、更相关的概念空间，是CBM面临的关键挑战。

核心思路：BC-LLM的核心思想是利用大型语言模型（LLMs）作为概念提取器和先验知识来源，从而避免了对预定义概念集的依赖。LLMs具有强大的语言理解和生成能力，可以从数据中提取丰富的语义信息，并提供关于概念相关性的先验知识。通过在贝叶斯框架下迭代搜索概念，BC-LLM能够有效地探索潜在的无限概念空间，并选择最相关的概念用于预测。

技术框架：BC-LLM的整体框架包括以下几个主要阶段： 1. 概念生成：利用LLM生成候选概念。 2. 概念提取：利用LLM从数据中提取候选概念的值。 3. 贝叶斯推断：在贝叶斯框架下，根据概念值和LLM先验，计算每个概念的后验概率。 4. 概念选择：选择后验概率最高的概念子集。 5. 预测：利用选定的概念子集进行预测。 该过程迭代进行，直到模型性能收敛。

关键创新：BC-LLM的关键创新在于将LLM引入到概念瓶颈模型中，并将其作为概念提取器和先验知识来源。这使得模型能够探索潜在的无限概念空间，并利用LLM的强大语言能力来提取和选择最相关的概念。此外，BC-LLM采用贝叶斯框架进行推断，能够提供严格的统计推断和不确定性量化，从而提高模型的鲁棒性和可靠性。

关键设计： * LLM选择：选择合适的LLM至关重要，需要考虑LLM的语言能力、计算成本和领域知识。 * 先验设计：LLM先验的设计需要平衡先验的表达能力和计算复杂度。 * 贝叶斯推断：采用合适的贝叶斯推断方法，例如变分推断或马尔可夫链蒙特卡洛方法，来计算概念的后验概率。 * 概念选择：选择合适的概念选择策略，例如贪婪算法或束搜索，来选择后验概率最高的概念子集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BC-LLM在图像、文本和表格数据集上均优于传统的可解释基线模型，并且在某些情况下甚至优于黑盒模型。具体来说，BC-LLM能够更快地收敛到相关的概念，并且对分布外样本具有更强的鲁棒性。例如，在图像分类任务中，BC-LLM在保持甚至提高准确率的同时，能够提供更清晰、更易于理解的概念解释。

🎯 应用场景

BC-LLM可应用于需要高可解释性和鲁棒性的领域，例如医疗诊断、金融风险评估和自动驾驶。通过提供清晰的概念解释，BC-LLM可以帮助用户理解模型的决策过程，并提高对模型的信任度。此外，BC-LLM的鲁棒性使其能够更好地应对分布外样本，从而提高模型的可靠性。未来，BC-LLM有望成为一种通用的可解释机器学习方法，并在各个领域得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

Concept Bottleneck Models (CBMs) have been proposed as a compromise between white-box and black-box models, aiming to achieve interpretability without sacrificing accuracy. The standard training procedure for CBMs is to predefine a candidate set of human-interpretable concepts, extract their values from the training data, and identify a sparse subset as inputs to a transparent prediction model. However, such approaches are often hampered by the tradeoff between exploring a sufficiently large set of concepts versus controlling the cost of obtaining concept extractions, resulting in a large interpretability-accuracy tradeoff. This work investigates a novel approach that sidesteps these challenges: BC-LLM iteratively searches over a potentially infinite set of concepts within a Bayesian framework, in which Large Language Models (LLMs) serve as both a concept extraction mechanism and prior. Even though LLMs can be miscalibrated and hallucinate, we prove that BC-LLM can provide rigorous statistical inference and uncertainty quantification. Across image, text, and tabular datasets, BC-LLM outperforms interpretable baselines and even black-box models in certain settings, converges more rapidly towards relevant concepts, and is more robust to out-of-distribution samples.