多元线性回归模型中取对数的原因主要有以下几点：

纠偏

对数化前不符合正态分布的数据，经过对数化处理后，可以近似正态分布，从而满足线性回归模型的假设条件。

减小数量级差

变量之间数量级差异太大可能会导致估计有偏。取对数可以缩小数据之间的绝对差异，避免个别极端值的影响，从而提高回归分析的准确性和可靠性。

消除噪音，体现趋势

对数变换可以消除数据中的噪音，更好地体现数据的趋势，使得回归模型能够更准确地捕捉变量的关系。

估计的系数可以解释成弹性

在经济学模型中，取对数后的系数可以解释为弹性，即自变量变化一个百分比时，因变量变化的百分比。

降低样本异方差程度

对数变换可以降低样本的异方差性，使得模型更加稳定。

使数据更易于处理

对于偏态的数据，取对数后会使其更加正态一些，从而便于进行回归分析。

综上所述，取对数在多元线性回归模型中是一种常用的数据预处理方法，可以带来诸多统计上的优势，包括纠偏、减小数量级差、消除噪音、便于解释系数等。