可解释人工智能(XAI):从固有可解释性到大型语言模型

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本文探讨了从人工智能中的固有可解释性到为大型语言模型开发和应用可解释方法的进展。

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论大语言模型的固有可解释性:设计原则和架构调查

arXiv cs.CL

一份综合调查,回顾了大语言模型(LLM)固有可解释性的最新进展,将方法分为五个设计范式:功能透明性、概念对齐、表示可分解性、显式模块化和潜在稀疏性诱导。论文解决了在模型架构中直接构建透明性,而不是依赖事后解释方法的挑战。