利用多任务预训练提升真实水平自然语言解释的能力

自然语言解释（Natural Language Explanations, NLE）有望为复杂视觉-语言任务中神经网络的决策过程提供直观易懂的解释，这正是近期视觉-语言自然语言解释（VL-NLE）模型所致力于实现的目标。尽管现有模型在任务准确率和解释合理性方面表现出色，但仍面临诸多问题：部分模型采用模块化设计，导致解释生成模块与独立的任务答案预测模块之间整合度较低；一些模型基于有限任务集训练的主干网络，泛化能力受限；另有模型则通过针对特定数据集的临时性优化手段提升性能，缺乏普适性。为克服上述局限，我们提出将生成式Transformer模型在大规模多任务预训练方面的最新进展应用于VL-NLE任务。所提出的方法在性能上显著优于近期主流模型，在三项评估数据集中的两项中，人工标注者更偏好模型生成的解释，甚至超过真实标注的解释。作为VL-NLE研究中的一个新挑战，我们首次提出多任务VL-NLE问题，并实证表明，在多个任务上联合训练能够有效提升解释质量。此外，本文还探讨了高质量NLE生成所带来的伦理影响，以及当前VL-NLE研究中存在的其他关键问题，包括解释的可解释性边界、模型对训练数据的依赖性、以及生成内容的潜在偏见等，为未来该领域的发展提供了重要思考方向。