Проблема черного ящика в ЛЛМ вызовы и всплывающие решения

Проблема черного ящика в ЛЛМ вызовы и наиболее эффективные решения

Машинное обучение, подраздел искусственного интеллекта, включает три компонента: алгоритмы, обучающие данные и полученную модель. Алгоритм, в основном, набор процедур, обучается находить закономерности в большом наборе примеров (обучающих данных). Результатом обучения будет модель машинного обучения. Например, алгоритм, обученный на изображениях собак, сможет распознавать собак на изображениях.

Черный ящик в машинном обучении

В машинном обучении любая из трех компонент – алгоритм, обучающие данные или модель – может быть черным ящиком. В то время как алгоритмы часто известны публично, разработчики могут сохранять модели или обучающие данные в секрете для защиты интеллектуальной собственности. Эта непрозрачность затрудняет понимание процесса принятия решений искусственного интеллекта.

Черный ящик в искусственном интеллекте – это системы, внутреннее устройство которых остается непрозрачным или невидимым для пользователей. Пользователи могут вводить данные и получать вывод, но логика или код, производящий вывод, остается скрытым. Это общая характеристика многих систем искусственного интеллекта, включая передовые генеративные модели, такие как ChatGPT и DALL-E 3.

Такие модели, как GPT-4, представляют существенную сложность: их внутреннее устройство в значительной мере непрозрачно, что делает их “черными ящиками”. Такая непрозрачность представляет реальные проблемы безопасности и этики в реальном мире. Например, если мы не можем определить, как эти системы приходят к выводам, можно ли доверять им в таких критических областях, как медицинская диагностика или финансовые оценки?

Исследование методов LIME и SHAP

Интерпретируемость в моделях машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) помогает нам проникнуть в непрозрачное внутреннее устройство этих передовых моделей. Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) и SHapley Additive exPlanations (SHAP) представляют собой две такие основные методики интерпретируемости.

Интерпретируемость

Интерпретируемость

LIME, например, разбивает сложность, создавая более простые локальные суррогатные модели, которые приближают поведение оригинальной модели вокруг конкретного входного значения. Это помогает понять, как отдельные характеристики влияют на прогнозы сложных моделей, предоставляя “локальное” объяснение причин принятия моделью определенного решения. Она особенно полезна для неспециалистов, так как преобразует сложный процесс принятия решений моделей в более понятные термины.

Model-Agnostic Interpretability of Machine Learning

Model-Agnostic Interpretability of Machine Learning (LIME) Источник

SHAP, с другой стороны, позаимствует концепцию значений Шэпли из теории игр. Он присваивает каждой характеристике значение “важности”, указывающее, насколько каждая характеристика вносит вклад в разницу между фактическим прогнозом и базовым прогнозом (средний прогноз для всех входных данных). Сила SHAP заключается в его последовательности и способности предоставлять глобальную перспективу – он объясняет не только отдельные прогнозы, но и даёт представление о модели в целом. Это особенно полезно в моделях глубокого обучения, где сложно проследить процесс принятия решений через взаимосвязанные слои и большое количество параметров. SHAP позволяет разобраться в этом, количественно оценивая вклад каждой характеристики и предлагая более ясную карту принятия решений модели.

SHAP

SHAP (Источник)

Как LIME, так и SHAP стали неотъемлемыми инструментами в области искусственного интеллекта и машинного обучения, обеспечивая необходимость прозрачности и доверия. Продолжая все больше интегрировать искусственный интеллект в различные секторы, способность интерпретировать и понимать эти модели становится не только технической необходимостью, но и фундаментальным требованием для этичного и ответственного развития искусственного интеллекта. Эти техники представляют собой значительные шаги в разгадке сложностей моделей машинного обучения и глубокого обучения, превращая их из непостижимых “черных ящиков” в понятные системы, решения и поведение которых можно понять, доверять и эффективно использовать.

Масштаб и сложность LLM

Масштаб этих моделей добавляет сложности. Возьмем, к примеру, GPT-3 с его 175 миллиардами параметров и более новые модели с триллионами параметров. Каждый параметр взаимодействует в сложных способах внутри нейронной сети, внося свой вклад в возникающие возможности, которые нельзя предсказать, рассматривая отдельные компоненты. Этот масштаб и сложность делают почти невозможным полностью понять их внутреннюю логику, что создает преграду в выявлении предубеждений или нежелательного поведения в этих моделях.

Компромисс: Масштаб против интерпретируемости

Снижение масштаба LLM может улучшить интерпретируемость, но это происходит за счет сокращения их продвинутых возможностей. Именно масштаб обеспечивает поведение, которое меньшие модели не могут достичь. Это создает внутренний компромисс между масштабом, возможностями и интерпретируемостью.

Влияние проблемы «черного ящика» LLM

1. Недостаточное принятие решений

Непрозрачность в процессе принятия решений в LLM, таких как GPT-3 или BERT, может привести к незамеченным предубеждениям и ошибкам. В областях, таких как здравоохранение или правосудие, где решения имеют далеко идущие последствия, невозможность проверки этичности и логической обоснованности LLM является серьезной проблемой. Например, LLM для медицинской диагностики, основанный на устаревших или предвзятых данных, может давать вредные рекомендации. Аналогично, LLM в процессах подбора персонала может непреднамеренно поддерживать гендерные предубеждения. Такое черное ящики не только скрывают недостатки, но и могут усиливать их, требуя активного подхода к повышению прозрачности.

2. Ограниченная приспособляемость в различных контекстах

Отсутствие понимания внутренней работы LLM ограничивает их приспособляемость. Например, LLM для подбора персонала может быть неэффективным при оценке кандидатов на должность, ценящую практические навыки выше академической квалификации, из-за его неспособности изменить критерии оценки. Аналогично, LLM для медицинской диагностики может испытывать сложности с диагностикой редких заболеваний из-за несбалансированных данных. Эта негибкость подчеркивает необходимость прозрачности для перенастройки LLM на конкретные задачи и контексты.

3. Предубеждение и пробелы в знаниях

Обработка обширных данных обучения LLM подвержена ограничениям, накладываемым их алгоритмами и архитектурами моделей. Например, LLM для медицинской диагностики может проявлять демографические предубеждения, если обучаться на несбалансированных наборах данных. Также уровень компетентности LLM в узкоспециализированных темах может быть вводящим в заблуждение, ведущим к уверенным, но неверным результатам. Устранение этих предубеждений и пробелов в знаниях требует больше, чем просто дополнительных данных; это требует изучения механики обработки модели.

Таинственный характер LLM создает правовую неопределенность относительно ответственности за любой вред, причиненный их решениями. Если LLM в медицинской сфере предоставляет ошибочные советы, приводящие к ущербу пациенту, определение ответственности усложняется из-за непрозрачности модели. Эта правовая неопределенность представляет риски для организаций, использующих LLM в чувствительных областях, подчеркивая необходимость ясного управления и прозрачности.

5. Проблемы доверия в чувствительных областях

Для LLM, используемых в критических областях, таких как здравоохранение и финансы, недостаток прозрачности подрывает их надежность. Пользователи и регуляторы должны убедиться, что эти модели не содержат предубеждений и не принимают решения на основе несправедливых критериев. Проверка отсутствия предубеждений в LLM требует понимания их процесса принятия решений, что подчеркивает важность объяснимости для этического применения.

6. Риски с персональными данными

LLM требуют обширных данных обучения, которые могут включать конфиденциальную личную информацию. Непрозрачность этих моделей вызывает вопросы о том, как эти данные обрабатываются и используются. Например, LLM для медицинской диагностики, обученный на медицинских записях пациентов, вызывает вопросы о конфиденциальности и использовании данных. Обеспечение того, чтобы персональные данные не были злоупотреблены, требует прозрачности в обработке данных внутри этих моделей.

Новые решения для интерпретируемости

Для решения этих проблем разрабатываются новые техники. Среди них – методы аппроксимации контрфактических (CF). Первый метод заключается в том, чтобы побудить LLM изменить определенное текстовое понятие, сохраняя при этом другие понятия неизменными. Этот подход, хотя и эффективный, требует высоких вычислительных ресурсов во время вывода.

Второй подход включает создание специального пространства встраивания, управляемого LLM в процессе обучения. Это пространство согласуется с причинно-следственным графом и помогает определить соответствия, приближающие CF. Этот метод требует меньше ресурсов во время тестирования и показал свою эффективность в объяснении предсказаний модели, даже в LLM с миллиардами параметров.

Эти подходы подчеркивают важность причинных объяснений в системах NLP для обеспечения безопасности и налаживания доверия. Приближения контрфактуальности предоставляют возможность представить, как изменится данный текст, если определенное понятие в его процессе генерации будет отличаться, что помогает оценить практический причинный эффект высокоуровневых концепций на модели NLP.

Подробный обзор: Методы объяснений и причинность в LLM

Методы пробинга и определения важности признаков

Пробинг – это техника, используемая для расшифровки того, что представлено внутри моделей. Она может быть как с учителем, так и без учителя и направлена на определение того, если ли определенные концепции кодируются в определенных местах сети. Хотя это эффективный метод, пробы не обеспечивают причинные объяснения, как подчеркивают Гейгер и др.(2021).

Определение важности признаков, другой вид метода объяснения, часто сосредоточено на входных признаках, хотя некоторые методы, основанные на градиентах, расширяют это до скрытых состояний. Примером является метод интегральных градиентов, который предлагает причинную интерпретацию, исследуя базовые (контрфактные, CF) входы. Несмотря на их полезность, эти методы всё еще сталкиваются с трудностями в связи своих анализов с реальными понятиями, выходящими за пределы простых свойств ввода.

Методы на основе интервенции

Методы на основе интервенции включают изменение ввода или внутренних представлений для изучения эффектов на поведение модели. Эти методы могут создавать CF состояния, чтобы оценить причинные эффекты, но они часто генерируют нереалистичные входные данные или состояния сети, если не управлять ими с осторожностью. Компьютерная модель прокси-причины (CPM), вдохновленная концепцией S-learner, является новым подходом в этой сфере, имитирующим поведение объясняемой модели с помощью CF-входов. Однако, потребность в отдельном “объяснителе” для каждой модели является основным ограничением.

Приближение контрфактуальных состояний

Контрфактуальные состояния широко используются в машинном обучении для аугментации данных, включающей изменения различных факторов или меток. Они могут быть созданы путем ручного редактирования, эвристической замены ключевых слов или автоматического переписывания текста. В то время как ручное редактирование точно, оно также требует больших ресурсов. Методы на основе ключевых слов имеют свои ограничения, а генеративные подходы предлагают баланс между свободой речи и охватом.

Надежные объяснения

Надежность объяснений относится к точному отображению основного рассуждения модели. Нет универсально принятого определения надежности, что привело к ее характеризации через различные метрики, такие как Чувствительность, Согласованность, Согласие по важности признаков, Устойчивость и Симулируемость. Большинство этих методов сосредоточены на объяснениях на уровне признаков и часто смешивают корреляцию с причинностью. Наша работа направлена на предоставление объяснений высокоуровневых концепций, используя литературу о причинности для предложения интуитивного критерия: Надежность упорядоченности.

Мы углубились в врожденные сложности LLM, понимая их “черный ящик” и значительные вызовы, которые они представляют. От рисков ошибочного принятия решений в чувствительных областях, таких как здравоохранение и финансы, до этических дилемм, связанных с предвзятостью и справедливостью, необходимость прозрачности в LLM никогда не была столь очевидной.

Будущее LLM и их интеграция в нашу повседневную жизнь и критические процессы принятия решений зависят от нашей способности сделать эти модели не только более продвинутыми, но и более понятными и ответственными. Стремление к объяснимости и интерпретируемости – это не только техническое предприятие, но и фундаментальный аспект построения доверия в системах искусственного интеллекта. По мере того, как LLM становятся все более интегрированными в общество, растет спрос на прозрачность, не только со стороны практиков искусственного интеллекта, но и от каждого пользователя, взаимодействующего с этими системами.