XAI有什么用？探索LLM时代利用可解释性的10种策略

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XAI有什么用？探索LLM时代利用可解释性的10种策略

 

重点标签 XAI、LLM、解释性技术、大模型、策略

文章摘要

研究者们提出了「Usable XAI」的概念，探讨了在大模型时代提高XAI实际应用价值的10种策略。这些策略旨在通过XAI优化LLM与AI系统，并利用LLM增强XAI框架。研究还涉及了如何获取和使用大模型的解释，以及如何有效使用XAI技术满足人们的期待。
归因解释用于诊断LLM
归因解释通过量化输入单词对模型输出的影响，帮助理解LLM的运行机制。案例研究展示了如何使用归因解释评估模型回答质量，以及检测幻觉回答。
内部模块解释用于诊断和提升LLM
分析Transformer架构的自注意机制和前馈网络，以及如何通过样本解释方法调试LLM。
提高LLM可信赖性和对齐度
使用可解释性技术提升模型的可信度，并使其与人类价值观对齐。
可解释的提示技术用于提升LLM
例如，「思维链提示」技术提高了决策透明度和模型性能。
知识增强的提示技术用于提升LLM
检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识提高模型回答的准确性。
将解释结果用于数据增强
利用LLM的生成能力直接生成具有高多样性的数据集。
利用LLM生成用户友好的解释
重构解释性算法的输出，提高对用户的友好度。
利用LLM设计可解释的AI系统
使用LLM模拟人类专家角色，为任务定义概念，或构建由多个LLM组成的系统。
利用LLM扮演人类在XAI中的角色
LLM可以模拟人类标注者的角色，辅助采集高质量的人类标注数据集。
未来展望
包括规避模型可解释性与准确性之间的矛盾，数据驱动与解释性驱动的对比，设计可解释性的目标，以及评估LLM的可解释性面临的新挑战。

文章来源

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原文作者: 机器之心