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生成语言模型的多层解释
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为SyntaxShap的可解释性方法，用于在安全关键领域利用大型语言模型。该方法考虑了文本数据中的句法结构，并通过扩展Shapley值来考虑基于解析的句法依赖关系。通过基于模型的评估方法，作者比较了SyntaxShap与其他可解释性方法在多个度量标准上的表现。结果表明，SyntaxShap能够生成更忠实、连贯和可解释的预测解释，适用于自回归模型。
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关键要点
- 为了在安全关键领域利用大型语言模型，需要确保其预测的可解释性。
- 本文介绍了SyntaxShap，一种针对文本生成的局部、模型无关的可解释性方法。
- SyntaxShap考虑了文本数据中的句法结构，并通过扩展Shapley值来考虑基于解析的句法依赖关系。
- SyntaxShap只考虑受依赖树约束的联盟。
- 采用基于模型的评估方法，比较SyntaxShap与其他可解释性方法在多个度量标准上的表现。
- 结果表明，SyntaxShap能够生成更忠实、连贯和可解释的预测解释，适用于自回归模型。
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