# 説明可能性

Transformer Debuggerは、自動化された説明可能性とスパース自己符号化器技術を組み合わせることで、コード作成前の迅速な探索を可能にし、順伝播中に介入して特定の挙動への影響を観察できます。挙動に寄与する特定のコンポーネント（ニューロン、アテンションヘッド、自己符号化器の潜在表現）を特定し、これらのコンポーネントが強く活性化する理由を説明する自動生成の説明を示し、コンポーネント間の接続をトレースして回路を発見する支援を行います。

Phi-2-superは、Phi-2ベースモデルを微調整?最適化することで開発された対話型AIシステムです。大量のテキストデータを用いたトレーニングと直接的選好最適化アルゴリズムの適用により、人間味あふれるテキストの理解と生成を高い精度で行います。本モデルは以下の利点と機能を備えています。1) テキスト生成：幅広い話題について、首尾一貫した関連性の高いテキストを生成できます。2) 多回転会話：自然でスムーズな多回転会話を実現できます。3) パーソナライゼーション：ユーザーごとにパーソナライズされた会話を提供できます。4) セキュリティ：フィルタリングメカニズムを搭載し、安全で責任ある回答を生成します。5) 説明可能性：因果推論機能により、回答の根拠を説明できます。6) パラメータ調整：温度パラメータなどを調整することで、生成テキストの多様性を制御できます。

本論文では、ビデオTransformer表現の概念説明問題に取り組みます。具体的には、自動的に発見された高度な時空間概念に基づいて、ビデオTransformerの意思決定過程を説明することを目指します。従来の概念に基づいた説明可能性に関する研究は、画像レベルのタスクのみに焦点を当ててきました。これに対し、ビデオモデルは追加の時間次元を処理するため、複雑さが増し、時間とともに変化する動的概念の識別において課題が生じます。本研究では、最初のビデオTransformer概念発見（VTCD）アルゴリズムを導入することで、これらの課題を体系的に解決します。そのため、効果的な教師なしビデオTransformer表現ユニット（概念）の識別手法を提案し、モデル出力におけるそれらの重要度をランク付けします。得られた概念は高い説明可能性を備え、非構造化ビデオモデルにおける時空間推論メカニズムとオブジェクト中心表現を明らかにします。多様な教師ありおよび教師なし表現においてこの分析を共同で行うことで、これらのメカニズムの一部がビデオTransformerにおいて普遍的であることを発見しました。最後に、VTCDが細かいタスクのモデル性能向上に役立つことを示します。

Patchscopeは、大規模言語モデル（LLM）の隠れ表現を検査するための統一フレームワークです。モデルの挙動を解明し、人間の価値観との整合性を検証します。モデル自体が人間に理解可能なテキストを生成する能力を利用することで、モデル自体を用いてその自然言語内部表現を解釈することを提案します。Patchscopeフレームワークが、LLM計算に関する幅広い研究課題に答えるためにどのように使用できるかを示します。表現を語彙空間へ投影し、LLM計算に介入するという、これまでの説明可能性手法は、このフレームワークの特別な事例と見なすことができます。さらに、Patchscopeは、より強力なモデルを用いてより小さなモデルの表現を解釈したり、多段階推論などの自己修正などの新しいアプリケーションを可能にするなど、新たな可能性を切り開きます。

Censiusは、AIモデルの実運用におけるパフォーマンスを理解、分析、改善するためのAI監視とモデルモニタリングプラットフォームです。リアルタイム監視、アラート通知、データ可視化、パフォーマンス分析などの機能を提供します。Censiusは、モデルの精度、安定性、効果を追跡し、モデルの信頼性と説明可能性を高める支援をします。Censiusの価格は、利用量と機能パッケージに基づいて柔軟に設定されています。Censiusは、画像認識、自然言語処理、予測分析など、様々なAIアプリケーションシナリオに適用可能です。