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大量LLM文章提到归因，有各种各样的归因，那什么时协同归因，什么时贡献归因，这些与经常看到的归因有什么关联，这里参考论文内容尝试解释。

1 协同归因

协同归因主要检查引用数据和训练数据来源，验证大模型输出是否正确，并与外部知识进行比较。例如，生成一些相关的引文或参考文献来追溯大模型输出来源，并验证它的准确性；从外部知识库中检索相关知识，然后与大模型的输出进行对比和验证。

具体协同归因场景如下：

1）引文生成验证

生成与大模型输出相关的引文或参考文献。在知识库或文献数据库中搜索相关的文献，并根据大模型输出的内容生成相应的引文，以追溯大模型输出的来源，并验证其准确性。例如，BM25和GTR检索到问题相关引文，通过引文验证大模型的输出。

2）知识检索验证

从外部的知识库检索与大模型输出相关的知识，可以利用知识图谱、在线百科全书或专业数据库等资源，通过关键词匹配或语义相似度计算来检索相关的知识。然后，将检索到的知识与大模型的输出进行对比和验证，以确定其准确性和一致性。

3）事实验证

可以通过对外部数据源或可信的事实数据库进行查询来实现，通常利用自然语言处理技术和数据匹配算法，将大模型的输出与事实进行比对，从而判断其准确性和可信度。

2 贡献归因

贡献归因主要用来确定训练数据对大模型输出的影响。例如，对训练数据进行微小变动，观察大模型输出的变化，从而计算出每个训练样本对大模型输出的影响程度。生成一些模拟数据，并比较它们与真实数据作为输入时大模型输出的差异，间接推断训练数据的贡献程度。

具体贡献归因场景如下：

1）影响函数

对训练数据进行微小的变动，观察大模型输出的变化来实现。开发者设计一些影响函数来度量变动对大模型输出的影响程度，确定哪些训练数据对大模型输出具有重要影响，从而更好地理解模型的行为。

2）数据模拟器验证

生成一些与真实数据相似但有差异的数据，观察大模型输出的差异，从而推断出真实数据对大模型输出的贡献程度。数据模拟器验证利用生成对抗网络（GAN）或其他生成模型来生成模拟数据。

3）数据模型验证

构建一个数据模型，用于表示大模型对训练数据的学习和预测过程。数据模型可以是一个统计模型或神经网络模型。通过分析数据模型，开发者们可以确定哪些训练数据对大模型输出具有重要性，并对模型的训练和优化过程进行解释。
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我们经常接触到的LLM归因如"失败归因"、“金融事件归因”，更多是协同归因，贡献归因主要应用在LLM模型训练和可解释性验证。

reference

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Unifying corroborative and contributive attributions in large language models. 

https://arxiv.org/pdf/2311.12233

归因问答-有效归因实践

https://blog.csdn.net/liliang199/article/details/149043382

Deepseek-R1归因分析示例

https://blog.csdn.net/liliang199/article/details/148897528

“自动化失败归因”测试集-Who&When

https://blog.csdn.net/liliang199/article/details/148845376