Wyjaśnialność LLM

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Duże modele językowe (LLM)

  • Rozumienie, generowanie i interpretowanie języka naturalnego
  • ChatGPT, Bard
  • Trenowane na ogromnych ilościach danych tekstowych
  • Pisanie artykułów, poezji, kodu
  • Jak rozumieć podejmowane decyzje?

 

grafika przedstawiająca LLM

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

LLM a wyjaśnialność

grafika przedstawiająca przepływ danych przez duży model językowy

  • Złożoność wynika z:
    • Głębokości i skali warstw sieci neuronowej
    • Dużych ilości tekstu, np. terabajtów danych
Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Metody wyjaśnialności LLM

Twórca

  • Przejrzystość danych treningowych
  • Stosowanie prostszych modeli
  • Uwzględnianie opinii użytkowników

Użytkownik końcowy

  • Samodzielne wyjaśnianie
  • Modyfikowanie danych wejściowych
Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Przyszłość LLM

  • Wyjaśnialność pozostanie kluczowym wymaganiem
  • Budowanie zaufania i pewności

grafika przedstawiająca mózg z elementami symbolizującymi przetwarzanie języka

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Czas na ćwiczenia!

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Preparing Video For Download...