Challenges and Opportunities in Text Generation Explainability

📄 arXiv: 2405.08468v1 📥 PDF

作者: Kenza Amara, Rita Sevastjanova, Mennatallah El-Assady

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-14

备注: 17 pages, 5 figures, xAI-2024 Conference, Main track

💡 一句话要点

剖析文本生成可解释性挑战与机遇，为开发更可靠的xAI方法提供指导

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本生成 可解释性 自然语言处理 自回归模型 归因方法

📋 核心要点

  1. 现有文本生成可解释性方法在分词、解释相似性定义和token重要性评估等方面面临诸多挑战。
  2. 论文核心在于系统性地识别并分类了文本生成可解释性方法开发和评估过程中存在的17个关键挑战。
  3. 论文强调了人类参与在可解释性流程中的重要性，并提出了开发概率词级别可解释性方法的新机遇。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型的日益普及，自然语言处理（NLP）领域对可解释性的需求也日益增长。在NLP的众多任务中，文本生成是自回归模型的主要目标。NLP社区开始对深入理解文本生成产生浓厚兴趣，并针对此任务开发了模型无关的可解释人工智能（xAI）方法。由于文本生成过程涉及诸多因素，例如自回归模型及其随机性，因此可解释性方法的设计和评估并非易事。本文概述了在开发和评估基于归因的可解释性方法时出现的17个挑战，这些挑战分为三类。这些挑战包括分词问题、解释相似性的定义、确定token重要性和预测变化指标、所需的人工干预程度以及创建合适的测试数据集。本文阐述了这些挑战如何相互关联，并展示了社区的新机遇，包括开发概率词级可解释性方法，以及让人类参与到可解释性流程中，从数据设计到最终评估，从而得出关于xAI方法的可靠结论。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本生成模型可解释性不足的问题。现有方法在解释文本生成过程中的token重要性、评估解释的合理性以及处理模型随机性方面存在诸多痛点，导致难以理解模型的决策过程，限制了模型在安全敏感领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是系统性地分析和总结文本生成可解释性方法面临的挑战，并基于这些挑战提出未来的研究方向。通过识别这些挑战，研究人员可以更有针对性地开发和评估可解释性方法，从而提高文本生成模型的可信度和可靠性。

技术框架：论文没有提出一个具体的算法框架，而是对现有基于归因的可解释性方法进行了分析，并从数据设计、模型解释和评估三个方面总结了17个挑战。这些挑战涵盖了分词、解释相似性度量、token重要性评估、人工干预程度以及测试数据集构建等方面。

关键创新：论文的关键创新在于对文本生成可解释性挑战的系统性总结和分类。以往的研究往往关注于特定的可解释性方法或评估指标，而本文则从更宏观的角度审视了整个可解释性流程，并指出了未来研究的潜在方向，例如开发概率词级别可解释性方法和加强人类参与。

关键设计：论文没有涉及具体的算法设计，而是侧重于对现有方法的分析和挑战的总结。论文强调了在可解释性流程中考虑模型随机性的重要性，并提出了在数据设计和评估阶段引入人类反馈的建议。此外，论文还讨论了不同tokenization方法对可解释性的影响，以及如何定义合理的解释相似性度量。

📊 实验亮点

论文系统性地总结了文本生成可解释性方法面临的17个挑战，并将其分为三类，为该领域的研究人员提供了一个清晰的框架。论文强调了人类参与在可解释性流程中的重要性，并提出了开发概率词级别可解释性方法的新机遇。这些发现为未来的研究方向提供了有价值的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高度可信和可控的文本生成场景，例如医疗报告生成、法律文件撰写、金融风险评估等。通过提高文本生成模型的可解释性，可以帮助用户更好地理解模型的决策过程，从而增强对模型的信任，并及时发现和纠正潜在的错误或偏差。此外，该研究还可以促进人机协作，让人类专家能够更好地利用文本生成模型来完成复杂任务。

📄 摘要（原文）

The necessity for interpretability in natural language processing (NLP) has risen alongside the growing prominence of large language models. Among the myriad tasks within NLP, text generation stands out as a primary objective of autoregressive models. The NLP community has begun to take a keen interest in gaining a deeper understanding of text generation, leading to the development of model-agnostic explainable artificial intelligence (xAI) methods tailored to this task. The design and evaluation of explainability methods are non-trivial since they depend on many factors involved in the text generation process, e.g., the autoregressive model and its stochastic nature. This paper outlines 17 challenges categorized into three groups that arise during the development and assessment of attribution-based explainability methods. These challenges encompass issues concerning tokenization, defining explanation similarity, determining token importance and prediction change metrics, the level of human intervention required, and the creation of suitable test datasets. The paper illustrates how these challenges can be intertwined, showcasing new opportunities for the community. These include developing probabilistic word-level explainability methods and engaging humans in the explainability pipeline, from the data design to the final evaluation, to draw robust conclusions on xAI methods.