解释性大语言模型(LLM)的综述论文,强调了在LLM中增强可解释性的必要性,并讨论了现有解释性方法的应用,以改善模型的透明度和可靠性。
CL的特点:
1. 增强可解释性的必要性
2. 现有解释性方法的应用
3. 提供改进模型性能的工具
4. 揭示意外偏差和改进空间
5. 讨论代表性的评估方法
CL的功能:
1. 提高终端用户对模型能力和潜在缺陷的理解和信任
2. 为开发人员和研究人员提供改进模型性能的工具
3. 探讨基于Transformer的预训练LLM的解释性方法的应用
4. 分析LLM中的独特挑战
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