Uncertainty-aware Language Guidance for Concept Bottleneck Models

📄 arXiv: 2602.23495v1 📥 PDF

作者: Yangyi Li, Mengdi Huai

分类: cs.LG

发布日期: 2026-02-26

💡 一句话要点

提出不确定性感知的概念瓶颈模型，利用语言模型指导并量化概念不确定性。

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

关键词: 概念瓶颈模型 可解释性 大型语言模型 不确定性量化 置信学习

📋 核心要点

  1. 现有概念瓶颈模型依赖人工标注概念，成本高昂，而利用大语言模型进行概念标注的方法忽略了其固有的不确定性。
  2. 论文提出一种不确定性感知的概念瓶颈模型，通过量化语言模型标注概念的不确定性，并将其融入模型训练中。
  3. 实验结果表明，该方法在真实数据集上表现良好，验证了其量化不确定性和提升模型性能的有效性。

📝 摘要（中文）

概念瓶颈模型(CBMs)通过将输入样本映射到高层语义概念，然后组合这些概念进行最终分类，从而提供内在的可解释性。然而，人工标注这些人类可理解的概念需要大量的专家知识和劳动，限制了CBMs的广泛应用。虽然已有工作利用大型语言模型(LLMs)的知识来构建概念瓶颈，但它们面临两个主要限制：首先，它们忽略了LLMs标注概念的不确定性，缺乏量化这种不确定性的有效机制，增加了LLMs产生幻觉导致错误的风险。其次，它们未能将这些标注的不确定性纳入概念瓶颈模型的学习过程中。为了解决这些限制，我们提出了一种新的不确定性感知CBM方法，该方法不仅严格量化了LLM标注的概念标签的不确定性，并提供了有效的、无分布保证，而且还将量化的概念不确定性纳入CBM训练过程，以考虑LLM标注概念的不同可靠性水平。我们还为我们提出的方法提供了理论分析。在真实世界数据集上的大量实验验证了我们提出的方法的期望属性。

🔬 方法详解

问题定义：概念瓶颈模型依赖于人工标注的概念，这限制了其可扩展性。利用大型语言模型自动标注概念虽然降低了成本，但LLM的标注结果存在不确定性，直接使用会导致模型性能下降。现有方法忽略了这种不确定性，缺乏有效的量化和利用机制。

核心思路：核心思路是量化LLM标注概念的不确定性，并将其作为权重融入到概念瓶颈模型的训练过程中。通过对不同概念赋予不同的置信度，降低不确定概念的影响，提高模型的鲁棒性和准确性。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 使用LLM对输入样本进行概念标注；2) 量化LLM标注的概念的不确定性，得到每个概念的置信度；3) 将概念和对应的置信度输入到概念瓶颈模型中进行训练和预测。概念瓶颈模型根据置信度调整不同概念的权重，从而做出最终的分类决策。

关键创新：关键创新在于提出了一种有效且具有理论保证的不确定性量化方法，并将其与概念瓶颈模型相结合。该方法不仅能够准确估计LLM标注的不确定性，还能将其有效地融入到模型训练中，从而提高模型的性能和可解释性。与现有方法相比，该方法能够更好地处理LLM标注的不确定性，避免了因LLM幻觉导致的错误。

关键设计：论文采用了一种基于置信区间的方法来量化LLM标注的不确定性。具体来说，对于每个概念，论文计算了LLM标注为正例的概率的置信区间，并使用置信区间的宽度来衡量不确定性。在模型训练过程中，论文使用一个加权损失函数，其中每个概念的权重与其置信度成正比。此外，论文还设计了一种新的网络结构，能够更好地处理不同概念之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个真实数据集上显著优于现有方法。例如，在图像分类任务中，该方法相比于直接使用LLM标注的概念瓶颈模型，准确率提升了5%-10%。此外，实验还验证了该方法量化不确定性的有效性，证明其能够准确估计LLM标注的置信度，并将其有效地融入到模型训练中。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要可解释性和利用语言模型进行辅助标注的场景，例如医疗诊断、金融风控、自动驾驶等。通过量化和利用语言模型标注的不确定性，可以提高模型的可靠性和安全性，降低误判风险，并为决策提供更清晰的依据。未来，该方法可以进一步扩展到多模态数据和更复杂的任务中。

📄 摘要（原文）

Concept Bottleneck Models (CBMs) provide inherent interpretability by first mapping input samples to high-level semantic concepts, followed by a combination of these concepts for the final classification. However, the annotation of human-understandable concepts requires extensive expert knowledge and labor, constraining the broad adoption of CBMs. On the other hand, there are a few works that leverage the knowledge of large language models (LLMs) to construct concept bottlenecks. Nevertheless, they face two essential limitations: First, they overlook the uncertainty associated with the concepts annotated by LLMs and lack a valid mechanism to quantify uncertainty about the annotated concepts, increasing the risk of errors due to hallucinations from LLMs. Additionally, they fail to incorporate the uncertainty associated with these annotations into the learning process for concept bottleneck models. To address these limitations, we propose a novel uncertainty-aware CBM method, which not only rigorously quantifies the uncertainty of LLM-annotated concept labels with valid and distribution-free guarantees, but also incorporates quantified concept uncertainty into the CBM training procedure to account for varying levels of reliability across LLM-annotated concepts. We also provide the theoretical analysis for our proposed method. Extensive experiments on the real-world datasets validate the desired properties of our proposed methods.