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语言模型可解释性的全局到局部支持谱
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一系列基于不变风险最小化原则的模型无关解释方法，涵盖文本分类、概念提取和大型语言模型的解释技术。研究表明，适当的概念识别和局部解释方法能显著提高模型的可解释性和性能，并探讨了不同模型的解释复杂度及其对训练随机性的敏感性。
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关键要点
- 提出了一种基于不变风险最小化 (IRM) 原则的模型无关局部解释方法，能够生成高保真度解释。
- CRAFT方法用于识别基于概念的解释，并介绍了三种新的自动概念提取方法，实验表明适当粒度的概念识别能提供有用信息。
- 针对文本分类器的局部模型无关解释，提出了一种渐进逼近方法，通过反事实完善待解释决策的领域，提高了邻域质量。
- 提出了一个完整框架，将基于概念的解释性方法扩展到NLP领域，优化高影响力特征的存在，取得了卓越的结果。
- 对大型语言模型的解释技术进行分类和总结，讨论了训练范式和生成局部、全局解释的挑战与机会。
- Therapy是第一个针对文本适应性的全局模型无关解释方法，提供对模型行为的全局概述。
- 提出广义代表器作为基于样本的机器学习模型解释的通用类，展示其满足一组自然公理属性。
- 大型语言模型的解释对训练中的随机性敏感，基于特征的简单模型的解释表现更好。
- 使用计算复杂性理论评估机器学习模型的局部和全局解释性，比较不同模型在计算解释复杂度方面的差异。
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延伸问答
什么是基于不变风险最小化原则的局部解释方法？
基于不变风险最小化原则的局部解释方法能够稳定、直观地生成高保真度解释，消除黑盒函数梯度在附近范围内的突然变化特征。
CRAFT方法在模型解释中有什么作用？
CRAFT方法用于识别基于概念的解释，并引入三种新的自动概念提取方法，实验表明适当粒度的概念识别能提供有用信息。
如何提高文本分类器的局部模型无关解释质量？
通过渐进逼近方法，使用反事实完善待解释决策的领域，从而提高邻域质量。
大型语言模型的解释技术面临哪些挑战？
大型语言模型的解释技术在训练范式、生成局部和全局解释方面存在应用挑战和评估指标的复杂性。
什么是Therapy方法，它的主要特点是什么？
Therapy是第一个针对文本适应性的全局模型无关解释方法，通过合作生成文本来跟踪分类器学习的分布，提供对模型行为的全局概述。
如何使用计算复杂性理论评估模型的解释性？
使用计算复杂性理论可以评估机器学习模型的局部和全局解释性，比较不同模型在计算解释复杂度方面的差异。
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