本文探讨了大型语言模型（LLM）在可解释机器学习（IML）中的应用，特别是在图像分类和HVAC系统中的有效性。研究提出了自动概念嵌入模型（ACEMs），旨在提高模型的解释能力和可靠性，并结合知识图谱和多模式模型，增强了模型的可解释性。