Enhancing the Interpretability of Generative AI through Search-Based Data Impact Analysis
💡
原文英文,约100词,阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了一种基于搜索的方法,旨在解决生成式人工智能模型在艺术和版权内容方面的透明性问题。该方法分析训练数据对模型输出的影响,增强可解释性,并有效识别影响力子集,为用户评估提供基础。
🎯
关键要点
- 本研究提出了一种基于搜索的方法,旨在解决生成式人工智能模型在艺术和版权内容方面的透明性问题。
- 该方法分析训练数据对模型输出的影响,增强可解释性。
- 研究显示该方法能够有效发现训练数据中具有影响力的子集,为用户评估提供基础。
➡️