LLM可解释性入门指南
KDnuggets772 字 (约 4 分钟)
85
LLM可解释性正从静态评估转向动态、多维度的分析框架，结合统计方法与轻量级代理模型提升透明度，推动工业界实现可观测性和可调试的AI系统。
入选理由：SMILE框架通过局部输入扰动分析，使用统计距离测量生成热力图，揭示LLM输出的关键影响词。
精选文章#LLM#XAI#可解释性#SMILE#gSMILE英文
产品
gSMILE
别名：CELL_SMILE
基于SMILE的扩展框架，用于可视化LLM对提示各部分的响应。
相关材料
已收录 1 条与 gSMILE 相关的内容，按评分排序。