ДОСЛІДЖЕННЯ ВЗАЄМОДІЇ ПОЯСНЮВАНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ (XAI) ТА ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ (LLM) - Научное сообщество
Главная
UA RU EN

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2011

ДОСЛІДЖЕННЯ ВЗАЄМОДІЇ ПОЯСНЮВАНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ (XAI) ТА ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ (LLM)

07.10.2024 16:40

[1. Информационные системы и технологии]

Автор: Колодій Роман Ігорович, аспірант(здобувач), Національний університет "Львівська політехніка", Львів


ORCID: 0009-0002-4628-6422 Колодій Роман Ігорович

Сучасний розвиток штучного інтелекту характеризується стрімким зростанням можливостей та складності моделей, зокрема великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-3 та GPT-4 [5]. Вони демонструють високі результати в обробці природної мови, генерації тексту та розв'язанні складних завдань у різних сферах, включаючи медицину та фінанси [4]. Проте їхня непрозорість та складність призводять до виникнення "чорної скриньки", що ускладнює розуміння процесів прийняття рішень цими моделями [1]. Це викликає питання до довіри, відповідальності та етичності використання таких систем, особливо в критично важливих галузях.

Пояснювальний штучний інтелект (XAI) стає все більш актуальним, оскільки забезпечує прозорість та інтерпретованість моделей ШІ [2]. Інтеграція XAI з LLM відкриває нові можливості для підвищення довіри користувачів та забезпечення відповідального використання ШІ. Зокрема, LLM можуть сприяти розвитку XAI через:

• Переклад складних технічних пояснень у природну мову, що робить результати XAI доступними для широкого кола користувачів, включаючи неекспертів.

• Надання контексту та додаткової інформації, збагачуючи та уточнюючи пояснення за допомогою власної бази знань.

• Генерацію прикладів, допомагаючи користувачам зрозуміти альтернативні сценарії та фактори, що впливають на рішення моделі.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) моделі є інноваційним підходом, який об'єднує можливості великих мовних моделей з динамічним доступом до зовнішніх джерел інформації під час генерації відповідей [3]. На відміну від традиційних LLM, які покладаються виключно на внутрішні знання, RAG моделі можуть використовувати актуальні дані з баз знань, документів або Інтернету. Це дозволяє:

• Підвищити точність та актуальність відповідей, оскільки модель має доступ до найсвіжішої інформації.

• Зменшити ймовірність генерування некоректної або застарілої інформації, що є особливо важливим у швидкоплинних галузях, таких як медицина чи право.

• Включати посилання на джерела інформації, що підвищує прозорість та довіру користувачів до результатів. Користувачі можуть самостійно перевірити джерела та впевнитися у достовірності наданої інформації.

• Адаптувати відповіді до специфічних запитів, враховуючи контекст та потреби користувача.

Впровадження RAG підходу сприяє розвитку більш надійних та відповідальних ШІ-систем, які можуть ефективно поєднувати генеративні можливості LLM з перевагами структурованих та достовірних даних. Це особливо корисно в освітніх платформах, де важливо надавати точні та підтверджені знання, а також у професійних середовищах, де помилки можуть мати серйозні наслідки.

Інтеграція XAI та LLM, включаючи RAG моделі, супроводжується низкою викликів:

• Оцінка якості пояснень: Необхідно розробити стандартизовані метрики для оцінки пояснень, згенерованих LLM. Це включає обґрунтованість (наскільки пояснення логічно підтримує рішення), повноту (наскільки пояснення охоплює всі важливі аспекти), контекстну обізнаність (відповідність пояснення специфічному контексту запиту) та стислість (лаконічність без втрати змісту). Відсутність таких метрик ускладнює порівняння та вдосконалення моделей, а також може призвести до надання користувачам неповних або некоректних пояснень.

• Адаптація пояснень для різних аудиторій: Різні користувачі мають різний рівень знань та різні потреби. Кінцеві споживачі можуть потребувати простих та зрозумілих пояснень без технічних деталей, тоді як розробники або регулятори можуть вимагати більш глибокого аналізу та технічної інформації. Важливо розробити методи, які дозволять динамічно налаштовувати пояснення відповідно до профілю користувача, забезпечуючи релевантність та корисність інформації для кожної групи.

• Вирішення проблем упередженості: LLM, навчені на великих обсягах даних з Інтернету, можуть успадковувати та посилювати існуючі соціальні та культурні упередження. Це може призвести до надання некоректних або дискримінаційних пояснень. Необхідно розробити методи виявлення упередженості в моделях та їх поясненнях, а також стратегії пом'якшення, такі як коригування навчальних даних, використання технік постобробки або впровадження спеціальних алгоритмів, що контролюють генерацію відповідей.

Отже, підсумовуючи, варто відмітити значний потенціал взаємодії між XAI та LLM для підвищення прозорості та довіри до ШІ-систем. Проте, щоб реалізувати цей потенціал, необхідно зосередитися на вирішенні вищезгаданих викликів. Розробка ефективних метрик оцінки пояснень дозволить стандартизувати підхід до оцінювання якості та порівняння різних моделей. Адаптивні методи представлення інформації забезпечать релевантність пояснень для різних аудиторій, підвищуючи їх корисність та ефективність. Техніки пом'якшення упередженості сприятимуть створенню більш етичних та справедливих ШІ-систем, що особливо важливо в контексті соціальної відповідальності та дотримання прав людини.

Узагальнюючи, цей напрямок досліджень відображає важливий зсув у сфері ШІ: прагнення до прозорості та пояснюваності стає фундаментальною вимогою для побудови довіри та забезпечення етичного та відповідального розвитку ШІ-систем [5]. Взаємодія між XAI та LLM має потенціал не лише покращити технічні аспекти моделей, але й вплинути на те, як ШІ-системи сприймаються та використовуються суспільством. Це відкриває шлях до більш тісної інтеграції ШІ в повсякденне життя, де користувачі можуть взаємодіяти з технологіями на основі взаємної довіри та розуміння.

Література

1. Mavrepis, P. XAI for All: Can Large Language Models Simplify Explainable AI? [Електронний ресурс] / P. Mavrepis // arXiv preprint arXiv:2401.13110, 2024. – Режим доступу: https://arxiv.org/pdf/2401.13110.

2. Zytek, A. LLMs for XAI: Future Directions for Explaining Explanations [Електронний ресурс] / Zytek, A. // arXiv preprint arXiv:2405.06064, 2024. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2405.06064.

3. Exploring AI in Search: An Introduction to RAG Models [Електронний ресурс] // Perplexity.ai, 2023. – Режим доступу: https://www.perplexity.ai/page/exploring-ai-in-search-an-intr-jBULt6_mSB2yAV8b17WLDA.

4. Weidinger, L., Mellor, J., Rauh, M., et al Ethical and Social Risks of Harm from Language Models [Електронний ресурс] / L. Weidinger, J. Mellor, M. Rauh, et al. // arXiv preprint arXiv:2112.04359, 2021. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2112.04359.

5. Zhao, W. X., Zhou, K., Li, J., et al. Огляд великих мовних моделей [Електронний ресурс] / W. X. Zhao, K. Zhou, J. Li, et al // arXiv preprint arXiv:2303.18223, 2023. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2303.18223.

__________________________________________________

Науковий керівник: Виклюк Ярослав Ігорович, професор, доктор технічних наук

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Другие научные работы даной секции

Конференции

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення