論文の概要: LLMs for XAI: Future Directions for Explaining Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06064v1
• Date: Thu, 9 May 2024 19:17:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 17:26:24.685508
• Title: LLMs for XAI: Future Directions for Explaining Explanations
• Title（参考訳）: LLMs for XAI: 解説の今後の方向性
• Authors: Alexandra Zytek, Sara Pidò, Kalyan Veeramachaneni,
• Abstract要約: 既存のXAIアルゴリズムを用いて計算した説明の精細化に着目する。 最初の実験とユーザスタディは、LLMがXAIの解釈可能性とユーザビリティを高めるための有望な方法を提供することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.87311607612179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In response to the demand for Explainable Artificial Intelligence (XAI), we investigate the use of Large Language Models (LLMs) to transform ML explanations into natural, human-readable narratives. Rather than directly explaining ML models using LLMs, we focus on refining explanations computed using existing XAI algorithms. We outline several research directions, including defining evaluation metrics, prompt design, comparing LLM models, exploring further training methods, and integrating external data. Initial experiments and user study suggest that LLMs offer a promising way to enhance the interpretability and usability of XAI.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)の需要に対応するため,MLの説明を自然で可読な物語に変換するために,LLM(Large Language Models)の使用について検討する。 LLMを用いてMLモデルを直接説明するのではなく、既存のXAIアルゴリズムを用いて計算された説明の精細化に重点を置いている。 評価指標の定義,設計の促進,LCMモデルの比較,さらなるトレーニング手法の探索,外部データの統合など,いくつかの研究方向について概説する。 最初の実験とユーザスタディは、LLMがXAIの解釈可能性とユーザビリティを高めるための有望な方法を提供することを示唆している。

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