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撰寫，探討了在大型語言模型（LLMs）時代重新思考機器學習的可解釋性。以下是對論文內容的詳細總結：

摘要

• 可解釋機器學習在過去十年迅速發展，這與大型數據集和深度神經網絡的崛起有關。
• 大型語言模型（LLMs）在各種任務上展示了卓越能力，為可解釋機器學習提供了重新思考的機會。
• LLMs能夠用自然語言解釋，擴大了可以向人類解釋的模式規模和復雜性。
• 然而，這些新能力也帶來了新的挑戰，如錯誤解釋和巨大的計算成本。

引言

• 機器學習和自然語言處理（NLP）因大型數據集和強大的神經網絡模型而迅速擴展。
• 可解釋ML領域涌現了多種技術和方法，以理解這些模型和數據集。
• 大型語言模型（LLMs）在復雜NLP任務上表現出色，但在高風險應用中的可解釋性不足限制了它們的使用。

背景與定義

• 可解釋性是一個定義不明確的概念，需要根據解釋所服務的問題和受眾來精確定義。
• LLMs通常指包含數十億至數百億參數的基于transformer的神經語言模型。

評估LLM解釋

• 評估解釋的理想方式是研究其在現實世界環境中與人類一起使用是否改善了期望的結果。
• 自動化指標可以減輕評估的負擔，尤其是在機械可解釋性方面。

LLM解釋的獨特機會與挑戰

• LLM解釋的機會包括提供自然語言界面以解釋復雜模式，以及生成交互式解釋。
• 挑戰包括錯誤解釋的問題，以及LLMs的龐大、不透明和計算成本。

解釋LLM

• 論文研究了解釋LLM的技術，包括解釋LLM的單個生成（局部解釋）或整個LLM（全局/機械解釋）。
• 局部解釋關注于理解LLM在高風險情景下的使用，例如在醫療保健中。
• 全局和機械解釋旨在整體理解LLM，幫助審核模型的偏差、隱私和安全性。

解釋數據集

• 隨著LLMs在上下文長度和能力上的提升，它們可以被用來解釋整個數據集，而不僅僅是LLM或其生成。
• 數據集解釋可以在不同粒度級別上進行，包括表格數據和文本數據。

未來研究方向

• 提高解釋的可靠性，包括減少錯誤解釋和提高解釋的準確性。
• 使用LLMs進行數據解釋以幫助知識發現，而不僅僅是加快數據分析或可視化。
• 發展更多以用戶為中心的交互式解釋。

結論

• 論文探討了可解釋ML的廣闊領域，特別關注了LLMs所帶來的獨特機會和挑戰。
• LLMs的高級自然語言生成能力為生成更精細和細微的解釋開辟了新途徑。
• 論文認為，將LLMs整合到解釋過程中不僅僅是現有方法的增強，而是一種有望重新定義機器學習可解釋性界限的轉變。

參考文獻

• 論文列出了一系列參考文獻，涵蓋了可解釋性、機器學習、自然語言處理和大型語言模型等領域的研究。

論文強調，隨著LLMs的不斷發展，它們在提供解釋方面也將繼續進步，從而實現新的應用和洞見。