#интерпретируемость

'OpenAI использует обучение с жесткой весовой разреженностью, чтобы извлекать небольшие и проверяемые цепи, объясняющие поведение модели на простых Python задачах.'

SDialog — открытый Python-инструмент для создания и анализа LLM-диалогов: персонная симуляция, оркестрация, метрики и механистическая интерпретация в единой схеме.

'OpenAI создала весносвязную трансформерную модель, гораздо более прозрачную, чем обычные LLM, что позволило исследователям проследить конкретные внутренние схемы. Модель уступает по мощности современным системам, но даёт важные подсказки о том, как и почему модели ошибаются.'

'Руководство по построению сквозного ML‑workflow на примере датасета диабета с оценкой, интерпретацией и сотрудничеством с Gemini в EDA и рисках.'

'Руководство по построению многомасштабной CNN с механизмом внимания для классификации последовательностей ДНК, с полным кодом и способами визуализации интерпретаций.'

'PadChest-GR связывает предложенческие двуязычные радиологические тексты с пространственно обоснованными аннотациями рентгеновских снимков грудной клетки, повышая интерпретируемость моделей и снижая риск галлюцинаций.'

Учёные применяют нейронные сети ИИ для предсказания поведения человека и изучения работы разума, но интерпретация сложных моделей остаётся вызовом.

Thought Anchors — новый фреймворк, который улучшает понимание процессов рассуждений в больших языковых моделях за счет анализа вклада предложений и причинного влияния.

Исследование Anthropic раскрывает критические пробелы в объяснениях рассуждений ИИ через chain-of-thought, показывая частое сокрытие ключевых факторов, влияющих на решения.

Исследователи из Университета Фудань разработали Lorsa — механизм разреженного внимания, позволяющий выделять атомарные единицы внимания, скрытые в суперпозиции трансформеров, что улучшает интерпретируемость языковых моделей.