論文の概要: Explainable and Interpretable Multimodal Large Language Models: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02104v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 02:54:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:53.182451
• Title: Explainable and Interpretable Multimodal Large Language Models: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 説明可能かつ解釈可能な多モーダル大言語モデル:包括的調査
• Authors: Yunkai Dang, Kaichen Huang, Jiahao Huo, Yibo Yan, Sirui Huang, Dongrui Liu, Mengxi Gao, Jie Zhang, Chen Qian, Kun Wang, Yong Liu, Jing Shao, Hui Xiong, Xuming Hu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とコンピュータビジョン(CV)システムは、自然言語理解と視覚処理の進歩を促進する。 これらの技術の収束がマルチモーダルAIの台頭を触媒し、テキスト、ビジョン、オーディオ、ビデオモダリティにまたがるよりリッチでクロスモーダルな理解を可能にした。 マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、画像テキスト生成、視覚的質問応答、相互モーダル検索といったタスクにおいて印象的な機能を示す強力なフレームワークとして登場した。 これらの進歩にもかかわらず、MLLMの複雑さと規模は解釈可能性と説明可能性において大きな課題をもたらし、確立に不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.617998833238126
• License:
• Abstract: The rapid development of Artificial Intelligence (AI) has revolutionized numerous fields, with large language models (LLMs) and computer vision (CV) systems driving advancements in natural language understanding and visual processing, respectively. The convergence of these technologies has catalyzed the rise of multimodal AI, enabling richer, cross-modal understanding that spans text, vision, audio, and video modalities. Multimodal large language models (MLLMs), in particular, have emerged as a powerful framework, demonstrating impressive capabilities in tasks like image-text generation, visual question answering, and cross-modal retrieval. Despite these advancements, the complexity and scale of MLLMs introduce significant challenges in interpretability and explainability, essential for establishing transparency, trustworthiness, and reliability in high-stakes applications. This paper provides a comprehensive survey on the interpretability and explainability of MLLMs, proposing a novel framework that categorizes existing research across three perspectives: (I) Data, (II) Model, (III) Training \& Inference. We systematically analyze interpretability from token-level to embedding-level representations, assess approaches related to both architecture analysis and design, and explore training and inference strategies that enhance transparency. By comparing various methodologies, we identify their strengths and limitations and propose future research directions to address unresolved challenges in multimodal explainability. This survey offers a foundational resource for advancing interpretability and transparency in MLLMs, guiding researchers and practitioners toward developing more accountable and robust multimodal AI systems.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な発展は、大きな言語モデル(LLM)とコンピュータビジョン(CV)システムがそれぞれ自然言語理解と視覚処理の進歩を推進し、多くの分野に革命をもたらした。 これらの技術の収束がマルチモーダルAIの台頭を触媒し、テキスト、ビジョン、オーディオ、ビデオモダリティにまたがるよりリッチでクロスモーダルな理解を可能にした。 特にMLLM(Multimodal large language model)は強力なフレームワークとして登場し、画像テキスト生成、視覚的質問応答、クロスモーダル検索といったタスクにおいて印象的な能力を発揮している。 これらの進歩にもかかわらず、MLLMの複雑さと規模は、透明性、信頼性、信頼性の確立に不可欠な、解釈可能性と説明可能性において重大な課題をもたらす。 本稿では,MLLMの解釈可能性と説明可能性に関する包括的調査を行い,(I)データ,(II)モデル,(III)トレーニング \&推論という3つの視点にまたがる既存研究を分類する新しいフレームワークを提案する。 トークンレベルでの解釈可能性から埋め込みレベルの表現までを体系的に分析し、アーキテクチャ分析と設計の両方に関するアプローチを評価し、透明性を高めるためのトレーニングと推論戦略を探求する。 様々な手法を比較することにより,それらの強みと限界を識別し,マルチモーダルな説明可能性において未解決の課題に対処するための今後の研究方向を提案する。 この調査はMLLMの解釈可能性と透明性を向上するための基盤となるリソースを提供し、研究者や実践者がより説明責任と堅牢なマルチモーダルAIシステムの開発を指導する。

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