今日arXiv最热NLP大模型论文：微软发布：大模型时代的可解释机器学习，现状与挑战

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原标题：今日arXiv最热NLP大模型论文：微软发布：大模型时代的可解释机器学习，现状与挑战
关键字：数据,模型,解释性,自然语言,方法
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：12232字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | 谢年年、Python自深度学习开启了人工智能的黑盒模式，模型的可解释性一直都是专家学者讨论研究的重点。
为什么可解释性问题这么重要？
举一个简单的例子：让模型给出一个未来房价的预测，如果使用深度学习，则会使用一连串的非线性函数的叠加公式得到一个预测结果。但这对人类来说是难以理解的，数学公式或者是一堆向量特征难以定义结果的可信赖性。
特别是大语言模型虽然在各种复杂的NLP任务中展现出惊艳的效果，但我们对“为什么大模型有如此强大的能力”这一问题仍处于初步探索阶段。数据量与模型参数量暴增的LLMs似乎让我们离可解释性越来越远。
当然，LLMs带来的不仅仅是挑战，或许也是一场关于可解释性学习技术的变革，或者说新思路。
今天介绍的这篇文章来自微软，认为LLM提供了重新思考可解释性的机会。LLM可直接自然语言与人类进行交流，这提供了比深度学习时代更加详尽的解释。
比如，用户可以直接对LLM发问：“你能解释一下你的逻辑吗？”，“为什么你的回答不是（A）？”，或者“给我解释一下这个数据”， 并获得即时、相关的回答。
因此结合数据相关的落地和处理技术，LLM能够以易理解的文本

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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI一线开发者、互联网中高管和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备行业嗅觉与报道深度。