Khả năng giải thích của LLM

Khái niệm Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

  • Hiểu, tạo và diễn giải ngôn ngữ tự nhiên
  • ChatGPT, Bard
  • Huấn luyện trên lượng văn bản khổng lồ
  • Viết bài, thơ, mã
  • Làm sao hiểu quyết định của mô hình?

 

đồ họa về một LLM

Khái niệm Explainable Artificial Intelligence (XAI)

LLM và khả năng giải thích

đồ họa mô tả dữ liệu vào LLM và cách nhắc mô hình

  • Phức tạp do:
    • Độ sâu và quy mô các tầng mạng nơ-ron
    • Lượng văn bản rất lớn (terabyte dữ liệu)
Khái niệm Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Phương pháp tăng khả năng giải thích cho LLM

Nhà phát triển

  • Minh bạch dữ liệu huấn luyện
  • Dùng mô hình đơn giản hơn
  • Kết hợp phản hồi con người

Người dùng cuối

  • Tự giải thích (self-explanation)
  • Điều chỉnh đầu vào
Khái niệm Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Tương lai sử dụng LLM

  • Nâng cao khả năng giải thích sẽ vẫn là yêu cầu
  • Xây dựng niềm tin và sự tin cậy

đồ họa bộ não với các khía cạnh xử lý ngôn ngữ

Khái niệm Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Ayo berlatih!

Khái niệm Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Preparing Video For Download...