2024年6月

論文紹介: LatentExplainer — 深層生成モデルの潜在表現をMLLMで説明する手法

深層生成モデルの潜在変数を、意味のある説明文として自動生成する枠組みを提案しています。 / 潜在変数の意味推定、説明とモデルの帰納バイアスの整合、説明可能性の度合いの違いへの対応が主な課題として挙げられています。 / 潜在変数を摂動し、生成結果の変化を見ながら、マルチモーダル大規模言語モデルで説明を作る方法が示されています。