29、解读黑盒Transformer模型与探索任务无关的Transformer模型

解读黑盒Transformer模型与探索任务无关的Transformer模型

1. 解读黑盒Transformer模型

1.1 LIME方法与特征判定

在自然语言处理（NLP）中，目标是确定一个或多个特征的局部存在与否，这里的特征是可重构为单词的标记。对于LIME而言，g代表一个Transformer模型或其他机器学习模型，G则是包含g的一组Transformer模型。LIME算法可应用于任何Transformer模型，它会针对一个单词，在其局部上下文中搜索其他单词，从而为该单词的预测提供局部上下文解释。

1.2 可视化接口探索

可访问 交互式Transformer可视化页面 。该可视化界面提供直观的指令，用户可一键开始分析特定层的Transformer因子。选择一个因子后，能点击想要可视化的层。首次可视化会展示因子层逐层的激活情况。例如，因子421在较低层关注“separate”的词汇领域，随着可视化到更高层，会出现更长远的表示，该因子开始将“separate”与“distinct”关联起来。用户可尝试多个Transformer因子，观察其如何逐层扩展对语言的感知和理解。

1.3 模型的随机性与多候选输出

Transformer模型在选择标记前会生成候选。以GPT - 2模型为例，对于句子 “The sun rises in the _____.”，它选择了 “sky”，但也有其他候选，如 “morning”。由于模型具有随机性，多次运行可能会得到不