مع تزايد تعقيد نماذج التعلم الآلي ، يصبح من الصعب فهم كيفية اتخاذ القرارات. هذا ينطبق بشكل خاص على نماذج مثل GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) ، والتي تم تصميمها لإنشاء نص بطريقة تحاكي الكتابة البشرية. ومع ذلك ، فإن فهم القرارات التي تتخذها هذه النماذج ضروري لاكتشاف التحيزات وتحسين الأداء وبناء الثقة مع المستخدمين النهائيين. تعد أدوات تفسير GPT موردًا رئيسيًا لفهم كيفية عمل هذه النماذج وكيفية تحسينها.
طريقة استخدام أدوات تفسير GPT لفهم سلوك النموذج
- أحد الأساليب الشائعة لتفسير نماذج GPT هو فحص أوزان انتباه النموذج. تقيس أوزان الانتباه الدرجة التي تؤثر بها رموز الإدخال المختلفة (أي الكلمات) على المخرجات. من خلال تصور هذه الأوزان ، يمكننا معرفة الكلمات الأكثر أهمية لتوليد جزء معين من المخرجات. على سبيل المثال ، إذا كنا ننشئ مقالة إخبارية حول حدث سياسي ، فيمكننا استخدام أوزان الانتباه لفهم مصادر المعلومات التي يعتمد عليها النموذج وكيفية تجميعها.
- نهج آخر لتفسير GPT هو استخدام saliency maps. saliency maps هي تقنية تصور تسلط الضوء على الرموز المميزة للإدخال التي لها التأثير الأقوى على مخرجات النموذج. على سبيل المثال ، إذا قمنا بإنشاء مراجعة لفيلم ، فيمكننا استخدام خريطة البروز لتحديد الكلمات أو العبارات الأكثر أهمية في تحديد الشعور العام للمراجعة.
- أخيرًا ، يمكننا استخدام التوليد المضاد لاكتساب رؤى حول كيفية اتخاذ نماذج GPT للقرارات. يتضمن الإنشاء المضاد إنشاء جزء بديل من النص يغير رمز إدخال واحد مع الحفاظ على جميع رموز الإدخال الأخرى ثابتة. بمقارنة المخرجات الأصلية بالمخرجات المضادة للواقع ، يمكننا أن نفهم كيف سيتغير قرار النموذج إذا غيرنا المدخلات بطريقة معينة.
باختصار ، توفر أدوات تفسير GPT وسيلة لفهم الأعمال الداخلية لهذه النماذج المعقدة. تعد أوزان الانتباه وخرائط saliency maps والتوليد الواقعي المضاد جميعها تقنيات قوية يمكن استخدامها لاكتساب رؤى حول كيفية اتخاذ نماذج GPT للقرارات. باستخدام هذه الأدوات ، يمكننا تحسين أداء نماذجنا واكتشاف التحيزات وبناء الثقة مع المستخدمين النهائيين.
