ChatGPT 科普小知识：对话生成模型中的可解释性研究现状

ChatGPT 是一种基于图灵测试的对话生成模型，它能够自动产生高度逼真的自然语言对话。但是，正如其他机器学习模型一样，ChatGPT 的输出其实不总是完全准确和可理解的。事实上，对大多数使用者来讲，ChatGPT 的输出完全是一个封闭的黑盒子。这也就意味着，人们很难理解这些输出的精度和准确性是如何得出的，更别说怎么提高 ChatGPT 的性能和准确性了。

荣幸的是，在 ChatGPT 等对话生成模型的研究领域中，最近几年来已出现出了一些研究来解决这个问题。这些研究旨在通过对对话生成模型的可解释性进行研究，以理解这些模型的输出是如何生成的。以下是对当前 ChatGPT 的可解释性研究现状的总结。

1. 甚么是可解释性？

我们需要明确甚么是“可解释性”。在 ChatGPT 中，可解释性指的是对生成的对话进行解释的能力。也就是说，ChatGPT 生成对话的每步都应当是可解释的，这样才能保证 ChatGPT 生成的对话是公道的。

2. 对 ChatGPT 的可解释性研究

目前，研究 ChatGPT 可解释性的方法主要有以下三种。

（1）模型可视化

模型可视化是一种将 ChatGPT 模型转换为可读取的情势，以更好地理解模型的方法。通过可视化 ChatGPT，研究人员能够更好地了解模型的工作方式，并提高模型的性能。

（2）生成份析

生成份析是一种通过分析 ChatGPT 生成的对话，寻觅毛病和提高性能的方法。通过生成份析，研究人员能够更好地理解 ChatGPT 的工作方式并引入改进措施。

（3）目标排序

目标排序是一种通过调剂 ChatGPT 模型的目标排序方式来提高其性能的方法。目标排序是指在训练 ChatGPT 模型时设置的目标函数，它可以控制 ChatGPT 输出的准确性和可理解性。通过调剂目标排序方式，研究人员能够改进 ChatGPT 模型的性能。

3. ChatGPT 可解释性研究的研究进展

虽然 ChatGPT 可解释性的研究还处于低级阶段，但一些研究已表明，模型可视化和生成份析对提高 ChatGPT 性能非常重要。例如，一些研究表明，通过可视化 ChatGPT 模型，研究人员能够辨认出模型中的毛病，并进行相应的修复。其他一些研究表明，通过生成份析，研究人员能够找出 ChatGPT 中可能存在的毛病，并对模型进行调剂。

4. 总结

聊天生成模型在很多利用场景中都具有巨大的潜力，但由于缺少对聊天生成模型可解释性的研究，使得人们对这些模型的理解和信任度依然有待提高。最近几年来有关 ChatGPT 可解释性的研究表明，通过模型可视化和生成份析，可以为 ChatGPT 提供更高的性能和更好的理解。期望在未来的研究中，可以有更多的研究重视聊天生成模型的可解释性，为其在更广泛的利用场景中提供更好的支持。