ChatGPT的生成结果可解释性与可信度评估方法.docx
102 浏览量
2023-08-02
15:14:27
上传
评论
收藏 37KB DOCX 举报
ChatGPT 的生成结果可解释性与可信度评估
方法
人工智能的快速发展和应用广泛性给我们的生活带来了诸多便利，其中自然语
言生成模型是其中一种重要的技术手段。ChatGPT 作为一种开放式对话生成模型，
具备了生成广泛多样、自动化快速的优势，然而其生成结果的可解释性和可信度成
为了亟需研究的问题。
首先，ChatGPT 的生成结果在可解释性方面面临着一定的挑战。由于其生成过
程主要基于大量的非结构化语料库，这可能导致一些生成结果缺乏明确的解释。在
这种情况下，我们需要探索一些方法来提高 ChatGPT 生成结果的可解释性。
一种方法是引入知识图谱来辅助 ChatGPT 的生成过程。知识图谱是一种结构化
的知识表示方法，它将实体、属性和关系以图的形式进行建模。通过将知识图谱与
ChatGPT 相结合，可以使得 ChatGPT 在生成结果时能够基于结构化的知识进行推
理和解释。例如，在对特定问题进行回答时，ChatGPT 可以通过检索知识图谱中相
关的实体和属性来提供更加准确和可解释的答案。
另一种提高 ChatGPT 生成结果可解释性的方法是引入规则或约束。通过为
ChatGPT 设置一些生成规则或约束，可以约束其生成结果的范围，从而使得结果更
加可解释。例如，在讨论医疗问题时，ChatGPT 可以被设置为只生成基于医学常识
和证据的答案，从而排除了一些不可靠的或不合理的结论。
除了可解释性，ChatGPT 生成结果的可信度评估也是一个重要的问题。由于
ChatGPT 是基于大规模训练语料库进行学习，其生成结果可能受到语料库中存在的
偏见和错误的影响。因此，我们需要寻找一种方法来评估 ChatGPT 生成结果的可
信度。
资源评论
