10.1 模型可解释性与可信赖性

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10.1 模型可解释性与可信赖性 10.1 模型可解释性与可信赖性：AI大模型的基石随着人工智能技术的飞速发展，特别是以Transformer架构为代表的大模型的崛起，AI已经渗透到我们生活的方方面面。从自然语言处理、计算机视觉到医疗诊断、金融风控，大模型展现出了前所未有的能力。然而，这些模型往往如同“黑箱”，其决策过程难以理解，这给模型的应用带来了可解释性 (Explainability) 与可信赖性 (Trustworthiness) 的挑战。 10.1.1 可解释性的重要性与挑战 1. 重要性：调试与改进模型：当模型表现不佳或出现错误时，可解释性能够帮助我们理解模型出错的原因，定位问题所在，从而进行有针对性的模型调试和改进。