在算法结构上，通用大模型本质仍属于（），其内在的不可解释性问题至今仍未得到很好的解决。A. 朴素贝叶斯B. 支持向量机C. 决策树D. 深度神经网络

本题考查对通用大模型算法结构的理解，需明确其核心特点与选项中各类模型的关联。关键点在于：

1. 通用大模型（如GPT系列）本质上采用深度学习框架，属于深度神经网络的范畴；
2. 不可解释性是深度神经网络的典型特征，因多层非线性变换导致决策过程难以被人类直接理解；
3. 其他选项（朴素贝叶斯、支持向量机、决策树）的结构相对简单，可解释性较高，与题干描述矛盾。

选项分析

A. 朴素贝叶斯

• 基于概率论，假设特征独立，通过计算条件概率分类。
• 高度可解释，因直接输出概率结果，但难以处理复杂特征关系。

B. 支持向量机（SVM）

• 通过最大化类别间隔划分数据，适用于高维空间。
• 可解释性中等，线性核模型易解释，非线性核（如高斯核）解释性下降。

C. 决策树

• 树形结构分层决策，路径清晰，单棵树易理解。
• 集成方法（如随机森林）会降低解释性，但整体仍优于深度神经网络。

D. 深度神经网络（DNN）

• 多层非线性变换自动提取特征，擅长复杂模式识别。
• 高度不可解释，因参数量庞大且缺乏直观解释逻辑，与题干描述完全匹配。