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大型语言模型如何揭开“黑盒”AI 的神秘面纱
人工智能正成为我们日常生活中越来越重要的一部分。 但尽管人工智能功能强大，许多人工智能系统仍然像“黑匣子”一样工作。 它们做出决策和预测，但很难理解它们是如何得出这些结论的。 这可能会让人们不愿相信它们，尤其是在贷款等重要决策方面 […] 文章《大型语言模型如何揭开“黑匣子”人工智能的神秘面纱》首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI人工智能正成为我们日常生活中越来越重要的一部分。但尽管它功能强大，许多人工智能系统仍然像“黑匣子”一样工作。它们做出决策和预测，但很难理解它们是如何得出这些结论的。这可能会让人们不愿相信它们，尤其是在贷款审批或医疗诊断等重要决策方面。这就是为什么可解释性是一个如此关键的问题。人们想知道人工智能系统是如何工作的，为什么它们会做出某些决定，以及它们使用哪些数据。我们越能解释人工智能，就越容易信任和使用它。
大型语言模型 (LLM) 正在改变我们与人工智能互动的方式。它们使人们更容易理解复杂的系统，并以任何人都能理解的术语进行解释。LLM 帮助我们将复杂的机器学习模型与那些需要理解它们的人联系起来。让我们深入了解它们是如何做到这一点的。
LLM 作为可解释的 AI 工具
LLM 的突出特点之一是它们能够使用情境学习 (ICL)。这意味着 LLM 无需每次都重新训练或调整模型，而是可以从几个例子中学习并即时应用这些知识。研究人员正在利用这种能力将 LLM 转变为可解释的 AI 工具。例如，他们使用 LLM 来研究输入数据的微小变化如何影响模型的输出。通过向 LLM 展示这些变化的示例，他们可以确定哪些特征对模型的预测最重要。一旦他们确定了这些关键特征，LLM 就可以通过查看之前的解释方式将研究结果转化为易于理解的语言。
情境学习 (ICL) 可解释的 AI 工具 可解释的 AI法学硕士让非专家也能理解解释
模型 x-[plAIn] SHAP LIME Grad-CAM将技术解释转化为叙述
将技术解释转化为叙述想象一个预测房价的 AI。它可能会输出类似以下内容：
- 居住面积（2000 平方英尺）：+15,000 美元 社区（郊区）：-5,000 美元