Rethinking Interpretability in the Era of Large Language Models
《Rethinking Interpretability in the Era of Large Language Models》由Chandan Singh、Jeevana Priya Inala、Michel Galley、Rich Caruana和Jianfeng Gao撰写，探讨了在大型语言模型（LLMs）时代重新思考机器学习的可解释性。以下是对论文内容的详细总结：
摘要
- 可解释机器学习在过去十年迅速发展，这与大型数据集和深度神经网络的崛起有关。
- 大型语言模型（LLMs）在各种任务上展示了卓越能力，为可解释机器学习提供了重新思考的机会。
- LLMs能够用自然语言解释，扩大了可以向人类解释的模式规模和复杂性。
- 然而，这些新能力也带来了新的挑战，如错误解释和巨大的计算成本。
引言
- 机器学习和自然语言处理（NLP）因大型数据集和强大的神经网络模型而迅速扩展。
- 可解释ML领域涌现了多种技术和方法，以理解这些模型和数据集。
- 大型语言模型（LLMs）在复杂NLP任务上表现出色，但在高风险应用中的可解释性不足限制了它们的使用。
背景与定义
- 可解释性是一个定义不明确的概念，需要根据解释所服务的问题和受众来精确定义。
- LLMs通常指包含数十亿至数百亿参数的基于transformer的神经语言模型。
评估LLM解释
- 评估解释的理想方式是研究其在现实世界环境中与人类一起使用是否改善了期望的结果。
- 自动化指标可以减轻评估的负担，尤其是在机械可解释性方面。
LLM解释的独特机会与挑战
- LLM解释的机会包括提供自然语言界面以解释复杂模式，以及生成交互式解释。
- 挑战包括错误解释的问题，以及LLMs的庞大、不透明和计算成本。
解释LLM
- 论文研究了解释LLM的技术，包括解释LLM的单个生成（局部解释）或整个LLM（全局/机械解释）。
- 局部解释关注于理解LLM在高风险情景下的使用，例如在医疗保健中。
- 全局和机械解释旨在整体理解LLM，帮助审核模型的偏差、隐私和安全性。
解释数据集
- 随着LLMs在上下文长度和能力上的提升，它们可以被用来解释整个数据集，而不仅仅是LLM或其生成。
- 数据集解释可以在不同粒度级别上进行，包括表格数据和文本数据。
未来研究方向
- 提高解释的可靠性，包括减少错误解释和提高解释的准确性。
- 使用LLMs进行数据解释以帮助知识发现，而不仅仅是加快数据分析或可视化。
- 发展更多以用户为中心的交互式解释。
结论
- 论文探讨了可解释ML的广阔领域，特别关注了LLMs所带来的独特机会和挑战。
- LLMs的高级自然语言生成能力为生成更精细和细微的解释开辟了新途径。
- 论文认为，将LLMs整合到解释过程中不仅仅是现有方法的增强，而是一种有望重新定义机器学习可解释性界限的转变。
参考文献
- 论文列出了一系列参考文献，涵盖了可解释性、机器学习、自然语言处理和大型语言模型等领域的研究。
论文强调，随着LLMs的不断发展，它们在提供解释方面也将继续进步，从而实现新的应用和洞见。
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