生成AI模型发展的快速增长使其评估与发现其生成能力一样至关重要，例如音频文本，音频，图像和视频生成。我的研究重点是从解释性，可解释性和可信度来分析这些模型。解释性着重于这些模型的决策过程。我的研究试图回答以下问题：该模型能否解释它如何做出明显的决定？此外，它探讨了什么可以帮助该模型产生有关预测背后原因的有意义和可理解的解释。鉴于神经网络的性质，分析每个神经元中的参数通常是没有生产力的。因此，已经开发了各种甲基分析，例如事后分析，以从不同角度解决这个问题。但是，许多方法，例如事后分析，只是刮擦神经网络的表面。需要进一步的研究来解决这个新兴领域中众多未解决的问题。可解释性涉及了解模型的内部工作。鉴于其功能强大的固定功能，确定该模型是否已经完全理解所有要求并生成准确的内容是一项挑战，尤其是当用户不确定正确的答案时。因此，我对因果追踪感兴趣，例如机械性解释性，以深入了解模型。鉴于我对研究概念的讨论，这里有一些利用这些概念的方法和应用：解释性和可解释性旨在实现相同的目标：了解生成过程并解释生成模型的能力。这种不明智的想法将通过增加对模型输出的信任和有效利用来增强用户体验，从而导致可信赖性的方面。