视觉-语言模型（VLM）通过架构创新、注意力机制和外部反馈系统来解决可解释性和可解释性问题。这些方法旨在提高模型决策的透明度，同时在视觉问答和图像描述等任务中保持性能。以下是用于提升 VLM 可解释性和可解释性的三种关键方法：
基于概念的中间表示 像 PSA-VLM [1][9] 这样的 VLM 集成了 概念瓶颈模型（CBM），在输入和输出之间创建人类可理解的中间概念。例如，PSA-VLM 使用明确的“安全概念头”将视觉特征映射到预定义的安全类别（例如，暴力、错误信息），允许开发者审计和调整模型识别风险的方式。这与传统的“黑箱”模型形成对比，传统模型中安全检查只发生在最终输出中。类似地，[2] 中的研究将视觉编码器与 CLIP 的文本概念空间对齐，使模型能够使用文本映射的概念（如颜色或对象关系）来解释决策，而无需额外的监督。
注意力可视化与控制 正如 TGA-ZSR [5] 中所示的文本引导注意力机制，提高了模型的鲁棒性和可解释性。这些系统生成注意力图，显示模型在处理文本查询时如何将注意力分布在图像区域上。例如，当 VLM 错误识别对抗性图像（例如，被篡改的停车标志）时，TGA-ZSR 将其注意力模式与干净样本的注意力模式进行比较，揭示了注意力向不相关背景元素的转移。开发者随后可以优化模型的注意力逻辑或在推理期间实施实时修正。
反馈驱动的优化 最近的工作 [8] 使用 细粒度 AI 反馈 来检测和纠正幻觉（不准确的文本输出）。例如，GPT-4 生成的标注识别了 VLM 输出中特定的幻觉类型（对象、属性或关系错误）。一个基于这些数据训练的检测模型会标记有问题的句子，而一个重写模块会重新生成准确的响应。这种闭环系统为开发者提供了可操作的错误类别，而不是通用的“不可靠输出”警告。
这些方法平衡了性能和透明度——PSA-VLM 在标准基准测试上保持 94.5% 的准确率，同时增加了安全检查 [1]，而 TGA-ZSR 将对抗性鲁棒性提高了 15%，且不影响干净数据的性能 [5]。对于开发者来说，概念审计接口和注意力可视化库（例如，PyTorch Captum）等工具使这些技术在实际调试和优化中易于使用。