LLM 的可解释性

可解释人工智能（XAI）概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

大型语言模型（LLM）

• 理解、生成并解释人类语言
• ChatGPT、Bard
• 训练于海量文本数据
• 写文章、诗歌、代码
• 如何理解其决策？

 

LLM 与可解释性

• 复杂性来源：
  • 模型内部神经网络层的深度与规模
  • 海量文本，如 TB 级数据

提升 LLM 可解释性的方法

开发者

• 训练数据透明
• 使用更简单的模型
• 引入人为反馈

终端用户

• 自我解释
• 调整输入

LLM 的未来应用

• 可解释性提升将持续成为要求
• 构建信任与信心

开始练习吧！

可解释人工智能（XAI）概念