微调后模型的可解释性分析技术分享
在大模型微调实践中，模型可解释性是评估微调效果和部署可靠性的重要环节。本文将介绍几种实用的可解释性分析方法，并提供可复现的代码示例。
1. 注意力权重可视化
通过分析注意力机制，我们可以理解模型关注输入的哪些部分。使用transformers库可以轻松获取注意力权重：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('your_model_path')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('your_model_path')
# 获取注意力权重
with torch.no_grad():
inputs = tokenizer('输入文本', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs, output_attentions=True)
attentions = outputs.attentions # 注意力权重
2. SHAP值分析
SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种基于博弈论的解释方法。安装shap并使用：
pip install shap
import shap
explainer = shap.Explainer(model, tokenizer)
shap_values = explainer(inputs)
shap.plots.waterfall(shap_values[0])
3. 梯度权重可视化
通过计算输入梯度来分析特征重要性：
model.zero_grad()
inputs = tokenizer('输入文本', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
loss = outputs.loss
loss.backward()
# 可视化梯度权重
这些方法可以帮助我们在生产环境中验证微调效果，确保模型行为符合预期。
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