Explainability for Large Language Models: A Survey
这篇论文是由Haiyan Zhao等人撰写的关于大型语言模型（LLMs）可解释性的研究综述，题为《Explainability for Large Language Models: A Survey》。以下是对论文内容的详细总结：
摘要
- 大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，但其内部机制不透明，这给下游应用带来了风险。
- 论文提出了一种可解释性技术的分类，并为基于Transformer的语言模型提供了结构化的方法概览。
- 论文根据LLMs的训练范式（传统微调范式和提示范式）对技术进行分类，并讨论了评估生成解释的指标，以及如何利用解释来调试模型和提高性能。
- 最后，论文探讨了在LLMs时代相比于传统深度学习模型的解释技术所面临的主要挑战和新兴机遇。
1. 引言
- LLMs如BERT、GPT-3、GPT-4等在商业产品中得到应用，但它们的复杂“黑箱”系统特性使得模型解释更具挑战性。
- 可解释性对于建立用户信任和帮助研究人员识别偏差、风险和性能改进领域至关重要。
2. LLMs的训练范式
- 介绍了LLMs的两种主要训练范式：传统的微调范式和提示范式，并指出不同范式需要不同的解释类型。
3. 传统微调范式的解释
- 讨论了为LLMs提供局部解释（针对单个预测）和全局解释（针对模型整体知识）的方法。
- 局部解释包括特征归因、注意力机制、示例基础和自然语言解释。
- 全局解释关注于理解模型的内部工作机制，包括探针方法、神经元激活分析、概念基础方法和机械解释。
4. 提示范式的解释
- 针对基于提示的模型，讨论了新的解释技术，如链式思考（CoT）解释和利用LLMs自身的推理和解释能力来提高预测性能。
5. 解释评估
- 讨论了评估解释的两个主要维度：对人类来说的合理性和在捕捉LLMs内部逻辑方面的忠实度。
- 介绍了评估局部解释和CoT解释的不同指标和方法。
6. 研究挑战
- 探讨了在可解释性研究中需要进一步研究的关键问题，包括缺乏真实解释的基准数据集、LLMs的新兴能力来源、不同范式的比较、LLMs的捷径学习、注意力冗余、从快照解释到时间分析的转变，以及安全性和伦理问题。
7. 结论
- 论文总结了LLMs可解释性技术的主要发展方向，并强调了随着LLMs的发展，可解释性对于确保这些模型的透明度、公平性和有益性至关重要。
参考文献
- 提供了一系列相关研究的引用，涵盖了可解释性、机器学习算法、自然语言处理等领域。
整体而言，这篇论文为理解和解释大型语言模型提供了一个全面的框架，并强调了在开发和部署这些强大工具时考虑可解释性的重要性。