أحدث تطوير المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPTs) ثورة في مجال معالجة اللغة الطبيعية. تم تصميم GPTs للتعلم من كميات كبيرة من البيانات وإنشاء نص متماسك. ومع ذلك ، فإن أحد التحديات في استخدام نماذج GPT هو افتقارها إلى القابلية للتفسير وقابلية التفسير. نتيجة لذلك ، هناك حاجة متزايدة لفهم كيفية قيام نماذج GPT بالتنبؤات وكيفية تفسير مخرجاتها.
نظرة عامة على قابلية تفسير GPT وقابلية الشرح
- تشير القابلية للتفسير إلى القدرة على فهم كيفية عمل نظام الذكاء الاصطناعي ، بينما تشير القابلية للتفسير إلى القدرة على تقديم تفسير واضح ومفهوم لقرارات النظام. غالبًا ما تُعتبر نماذج GPT “صناديق سوداء” نظرًا لبنيتها المعقدة وإجراءاتها التدريبية ، مما يجعل من الصعب شرح كيفية قيامها بالتنبؤات.
- تتمثل إحدى طرق تفسير نماذج GPT في استخدام خرائط الانتباه ، والتي تُظهر أجزاء الإدخال التي يلتزم بها النموذج عند إنشاء الإخراج. تساعد خرائط الانتباه في تحديد الأجزاء الأكثر صلة بالمدخلات ويمكن أن توفر نظرة ثاقبة لعملية صنع القرار في النموذج. هناك طريقة أخرى تتمثل في استخدام تقنيات مثل LRP (LRP) أو التدرجات المتكاملة لإسناد أهمية ميزات الإدخال إلى المخرجات.
- تهدف تقنيات قابلية التفسير إلى تقديم تفسير واضح ومفهوم لتنبؤات النموذج. أحد الأساليب هو استخدام تقنيات توليد اللغة الطبيعية لشرح المخرجات الناتجة عن النموذج. هناك طريقة أخرى تتمثل في استخدام التفسيرات المضادة للواقع ، والتي تصف كيفية تأثير تغيير ميزات الإدخال على المخرجات. يمكن أن تساعد التفسيرات المضادة للواقع المستخدمين على فهم عملية صنع القرار في النموذج وتحديد التحيزات أو الأخطاء المحتملة.
- نظرًا لأن استخدام نماذج GPT أصبح أكثر انتشارًا في تطبيقات العالم الحقيقي ، فهناك حاجة متزايدة لتقنيات القابلية للتفسير وقابلية التفسير. تم استخدام نماذج GPT في تطبيقات مثل إكمال النص والترجمة الآلية وروبوتات الدردشة ، حيث يكون فهم عملية صنع القرار أمرًا بالغ الأهمية.
