論文の概要: From Understanding to Utilization: A Survey on Explainability for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12874v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 16:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 15:08:02.314474
• Title: From Understanding to Utilization: A Survey on Explainability for Large Language Models
• Title（参考訳）: 理解から利用へ:大規模言語モデルの説明可能性に関する調査
• Authors: Haoyan Luo, Lucia Specia
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM)における説明可能性の向上の必要性を強調する。 本稿では、既存の説明可能性手法を分類し、モデルの透明性と信頼性を改善するための応用について論じる。 本調査の目的は,理論的理解と実践的応用のギャップを埋めることであり,LLM説明可能性の分野における今後の研究・開発への洞察を提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.295767173801426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This survey paper delves into the burgeoning field of explainability for Large Language Models (LLMs), a critical yet challenging aspect of natural language processing. With LLMs playing a pivotal role in various applications, their "black-box" nature raises concerns about transparency and ethical use. This paper emphasizes the necessity for enhanced explainability in LLMs, addressing both the general public's trust and the technical community's need for a deeper understanding of these models. We concentrate on pre-trained Transformer-based LLMs, such as LLaMA, which present unique interpretability challenges due to their scale and complexity. Our review categorizes existing explainability methods and discusses their application in improving model transparency and reliability. We also discuss representative evaluation methods, highlighting their strengths and limitations. The goal of this survey is to bridge the gap between theoretical understanding and practical application, offering insights for future research and development in the field of LLM explainability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理の批判的かつ挑戦的な側面である大規模言語モデル(llms)の解説可能性の急成長分野について考察する。 LLMは様々なアプリケーションにおいて重要な役割を担っているため、それらの「ブラックボックス」の性質は透明性と倫理的利用に対する関心を高めている。 本稿では, LLMにおける説明可能性の向上の必要性を強調し, 一般市民の信頼と技術コミュニティの両立の必要性に対処する。 我々は、LLaMAのような事前学習されたトランスフォーマーベースのLLMに焦点を合わせ、そのスケールと複雑さにより、独特な解釈可能性の課題を提示する。 本稿では、既存の説明可能性手法を分類し、モデルの透明性と信頼性を改善するための応用について論じる。 また,代表的評価手法についても議論し,その強みと限界を強調した。 本調査の目的は,理論的理解と実践的応用のギャップを埋めることであり,LLM説明可能性の分野における今後の研究・開発への洞察を提供することである。

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