在大模型测试中，模型可解释性验证是确保模型决策透明性和可信度的关键环节。本文将介绍如何通过自动化工具进行可解释性验证。
核心验证方法
- 注意力权重分析：使用
transformers库提取注意力权重
from transformers import pipeline
import torch
model = pipeline('text-generation', model='bert-base-uncased')
inputs = tokenizer("为什么天空是蓝色的？", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs, output_attentions=True)
attention_weights = outputs.attentions
- 特征重要性分析：应用LIME技术分析输入特征贡献度
from lime import lime_text
lime_explainer = lime_text.LimeTextExplainer()
expl = lime_explainer.explain_instance(text, model.predict, num_features=5)
- 模型决策路径追踪：构建可追溯的推理链路
可复现步骤：
- 准备测试数据集
- 配置模型和分析工具环境
- 执行可解释性分析并记录结果
- 建立验证标准和阈值
该方法论有助于发现模型潜在偏见，提升模型可信度。
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