XAI揭秘人工智能“黑匣子”：探索大型语言模型的可解释性

随着人工智能的发展，其复杂性带来了理解其决策过程的挑战，特别是在大型语言模型中。为了解决这一问题，科学家们正致力于可解释人工智能XAI的研究，以揭示AI决策过程，减少错误和偏见。通过各种技术，如突出显示图像、决策树和思维链提示，以揭示LLM的行为。尽管取得了一些进展，但LLM的规模和行为的不稳定性使得完全理解其内部工作原理仍是一个难题。随着大模型被用于关键任务，从医疗建议到代码编写，提高可解释性不仅对研究人员，也对用户和监管机构至关重要。
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