最近在参与一个大模型测试项目时，遇到了一个关于模型可解释性的棘手问题。在使用LLM进行问答测试时，发现模型虽然准确率很高，但其推理过程却难以理解，这严重影响了我们对测试结果的信任度。
问题复现步骤：
- 使用HuggingFace Transformers库加载一个开源大模型（如bert-base-uncased）
- 准备一组包含复杂逻辑的问答数据集
- 运行推理并记录输出结果
- 通过注意力权重分析工具观察模型关注点
代码示例：
from transformers import pipeline, AutoTokenizer
import torch
# 加载模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 创建推理管道
text_classifier = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)
# 测试用例
inputs = "为什么植物需要阳光？"
outputs = text_classifier(inputs)
print(outputs)
解决方案： 通过引入注意力可视化工具，我们发现模型在处理该问题时过分依赖特定词汇，而非完整的语义理解。建议在测试流程中加入可解释性评估环节，确保模型决策过程的透明度。
这个经验告诉我们，在大模型测试中，不能仅仅关注准确率指标，模型的可解释性同样重要。
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