推进可解释性自然语言生成（NLG）：技术、挑战和应用原创

发布于 2024-12-20 08:02

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结合XAI技术可以帮助开发人员改进模型，发现偏差，并确保可靠和公平的NLG应用程序。

自然语言生成（NLG）是从会话代理到内容创建等应用程序的核心。尽管取得了进步，但NLG系统经常像“黑匣子”一样运行，让开发人员和用户对其决策过程摸不着头脑。可解释性人工智能（XAI）通过使NLG模型更具可解释性和可控性有效地弥补了这一缺口。

本文探讨了增强NLG系统透明度的实用技术和工具，提供了详细的代码片段和逐步的解释，以指导开发人员理解和改进模型行为。要点包括注意力可视化、可控生成、特征归因以及将可解释性集成到工作流中。通过关注现实世界的例子，本文可以作为构建更具可解释性的NLG系统的操作指南。

可解释性NLG简介

自然语言生成（NLG）使机器能够生成连贯且适合上下文的文本，为聊天机器人、文档摘要和创意写作工具等应用程序提供了支持。虽然GPT、BERT和T5等强大的模型已经改变了NLG，但它们不透明的特性仍然给调试、问责制和用户信任带来了挑战。

可解释性人工智能（XAI）提供了工具和技术来揭示这些模型是如何做出决策的，使它们对开发人员和最终用户来说是可访问和可靠的。无论你是在训练NLG模型还是对预训练系统进行微调，XAI方法都可以通过提供有关“如何”以及“为什么”生成某些输出的见解来增强你的工作流程。

可解释性NLG的技术

1.理解注意力机制

Transformer是大多数现代NLG模型的支柱，它在生成文本时依赖于注意力机制来关注输入的相关部分。理解这些注意力权重可以帮助解释为什么模型强调某些标记而不是其他标记。

例子：GPT-2中的注意力可视化

Python
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from bertviz import head_view
# Load GPT-2 model and tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2", output_attentions=True)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
# Input text
text = "The role of explainability in AI is crucial for ethical decision-making."
# Tokenize input
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# Generate attentions
outputs = model(**inputs)
attentions = outputs.attentions  # List of attention weights from all layers
# Visualize attention
head_view(attentions, tokenizer, text)

解释

Bertviz库提供了一个图形界面，用于理解注意力如何在输入令牌之间分布。例如，如果模型生成摘要，你可以分析它认为最重要的单词。

2. 可控文本生成

可控性允许用户通过指定基调、样式或结构等参数来指导模型的输出。像CTRL和GPT的微调版本这样的模型都支持此功能。

示例：使用提示引导文本生成

Python 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Load GPT-Neo model
model_name = "EleutherAI/gpt-neo-2.7B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Define a prompt for controlling output style
prompt = (
    "Write an inspiring conclusion to an academic paper: \n"
    "In conclusion, the field of Explainable AI has the potential to..."
)
# Tokenize and generate text
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=100)

# Decode and display output
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

解释

通过有效地构造提示，开发人员可以控制模型如何生成文本。在本例中，该模型调整其输出以适应学术基调。

3. 使用SHAP进行特征归因

SHAP （SHapley Additive explanation）提供了有关输入的哪些部分对生成的输出贡献最大的见解，帮助开发人员调试诸如偏差或不相关之类的问题。

示例：用于解释生成文本的SHAP

Python 
import shap
from transformers import pipeline
# Load a text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
# Define SHAP explainer
explainer = shap.Explainer(generator)
# Input text
prompt = "Explainable AI improves trust in automated systems by"
# Generate explanations
shap_values = explainer([prompt])
# Visualize explanations
shap.text_plot(shap_values)

解释

SHAP突出显示影响生成文本的单词或短语，提供了一种分析模型焦点的方法。例如，你可能会发现某些关键字不成比例地驱动特定的基调或样式。

4. 文本归因的积分梯度

积分梯度（Integrated Gradient）通过集成从基线到输入的梯度来量化每个输入特征（例如，单词或标记）的贡献。

示例：分类任务的积分梯度

Python 
from captum.attr import IntegratedGradients
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
# Load model and tokenizer
model_name = "textattack/bert-base-uncased-imdb"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Input text
text = "Explainable AI has transformed how developers interact with machine learning models."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
# Compute Integrated Gradients
ig = IntegratedGradients(model)
attributions = ig.attribute(inputs['input_ids'], target=1)
# Visualize attributions
print("Integrated Gradients Attributions:", attributions)

解释

积分梯度在分类任务中尤为有效，以帮助你了解哪些单词会影响决策。这也可以扩展到令牌归属的文本生成任务。

5.逐层（Layer-Wise）注意力分析

有时，了解Transformer的各个层可以更深入地了解模型的行为。

示例：逐层提取注意力权重

Python 
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# Load BERT model and tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased", output_attentions=True)
# Input sentence
text = "Natural Language Generation depends heavily on transformer architectures."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# Forward pass with attention
outputs = model(**inputs)
attention_weights = outputs.attentions  # Attention weights for each layer
# Analyze specific layer
layer_3_attention = attention_weights[3].detach().numpy()
print("Attention weights from layer 3:", layer_3_attention)

解释

逐层分析使开发者能够追踪注意力在网络中传播时的演变情况。这对于调试或微调预训练模型特别有用。

在工作流中集成可解释性NLG

调试模型输出

可解释性工具，如SHAP和注意力可视化，可以帮助识别问题，如不相关的焦点或对输入噪声的敏感性。

提高数据集质量

归因方法可以揭示对特定短语的偏见或过度依赖，指导数据集增强或管理。

建立用户信任

通过展示模型得到其输出的方式，开发人员可以在最终用户之间建立信任，特别是在高风险的应用程序中，如法律或医学文本生成。

道德考虑因素

减少偏见

可解释性方法可以暴露生成内容中的偏见，促使开发人员通过改进训练数据集或公平性约束来解决这些问题。

防止错误信息

透明度确保用户了解NLG系统的局限性，减少误解或误用的风险。

结语

可解释性NLG弥合了强大的人工智能系统和用户信任之间的缺口，使开发人员能够更有信心地调试、优化和完善他们的模型。通过结合注意力可视化、可控生成和特征归因等技术，我们可以创建不仅有效而且可解释并符合道德标准的NLG系统。随着这一领域的不断发展，集成可解释性将仍是构建可靠的、以人为中心的人工智能的核心。

原文标题：Advancing Explainable Natural Language Generation (NLG): Techniques, Challenges, and Applications，作者：Manasi Sharma

标签

人工智能

自然语言生成

NLG