预训练语言模型的可解释性

19/24预训练语言模型的可解释性第一部分预训练语言模型解释性方法概述 2第二部分基于注意力机制的可解释性分析 5第三部分梯度相关性技术在模型解释中的应用 7第四部分对抗采样方法揭示模型决策过程 10第五部分嵌入投影技术理解模型语义表征 12第六部分反事实推理在模型可解释性中的作用 15第七部分可解释性与模型性能之间的权衡 17第八部分预训练语言模型可解释性评估指标 19

第一部分预训练语言模型解释性方法概述关键词关键要点定量方法

1.内聚性度量：衡量单词或短语在预训练语言模型(PLM)嵌入空间中的相似性，通过计算余弦相似度或点积。

2.特征重要性：确定特定特征对PLM预测的影响，通过使用Shapley值或集成梯度等方法。

3.注意力机制可视化：显示PLM在特定任务上分配注意力的方式，通过突出显示嵌入空间中的激活区域或生成注意力图。

定性方法

1.探查式数据分析：探索PLM嵌入空间的结构和语义关系，通过聚类、主成分分析或t-SNE等技术。

2.错误分析：检查PLM在不同任务上的错误，以识别其局限性并生成针对性的解释。

3.人类评估：征求人类专家的反馈，以评估PLM解释的清晰度、准确性和相关性。

基于知识库的方法

1.外部知识注入：利用本体或词典等外部知识库，为PLM嵌入添加语义信息，增强其可解释性。

2.图神经网络：将PLM嵌入映射到知识图中，以探索概念和实体之间的关系，提高解释的全面性。

3.符号推理：将PLM与符号推理系统相结合，利用逻辑规则和外部知识来解释PLM的预测。

建模方法

1.可解释机器学习（XAI）模型：使用解释性方法，如局部可解释模型可不可知性透明（LIME）或SHAP，来解释PLM的预测，生成局部可解释模型。

2.因果推理：利用贝叶斯网络或因果图等因果推理技术，确定PLM预测背后的因果关系。

3.对抗性示例：生成对抗性示例，即故意扰动输入以改变PLM的预测，以识别影响PLM预测的关键特征。

可解释性的评估

1.可解释性度量：建立客观指标来评估PLM解释的质量，例如覆盖率、准确性和可读性。

2.用户研究：通过用户研究收集定性反馈，以了解用户对PLM解释的体验和理解。

3.影响衡量：评估可解释性对PLM的实际影响，例如任务性能、用户信任或透明度。预训练语言模型解释性方法概述

1.局部解释性方法

局部解释性方法解释单个模型预测，识别影响预测的主要因子。主要方法包括：

*归因方法：通过计算输入特征和预测之间的相关性或梯度来分配贡献，例如LIME、SHAP和ELI5。

*文本归因：将输入文本划分为重要性评分的令牌，例如Layer-WiseRelevancePropagation和IntegratedGradients。

2.全局解释性方法

全局解释性方法总结模型在整个数据集上的行为，识别模型的行为模式和偏好。主要方法包括：

*嵌入聚类：将输入或中间表示聚类为反映模型语义理解的主题或模式。

*注意力可视化：生成注意力映射，表明模型在预测过程中关注输入的哪些部分。

*聚合特征：通过分析模型内部表示，识别对模型预测起关键作用的特征或模式。

3.特征重要性方法

特征重要性方法评估特征对模型预测的影响，识别哪些特征对模型性能至关重要。主要方法包括：

*基于置换的特征重要性：通过扰乱特征值或遮盖输入的一部分来计算特征对预测的影响。

*基于模型的参数：分析模型参数或梯度，以确定特征的相对重要性。

4.不可知论方法

不可知论方法在不深入了解模型内部工作原理的情况下，评估模型的解释性。主要方法包括：

*基于对抗的解释性：使用对抗性示例来确定模型容易错误分类的输入空间区域。

*模型剖析：通过泛化模型的行为，确定其对不同输入类别的响应。

5.可解释性指标

评估解释性方法的指标至关重要，它们可以量化方法的可靠性：

*忠实度：解释方法产生的解释是否准确反映模型的行为。

*鲁棒性：解释是否稳健，不受小扰动或数据集变化的影响。

*可操作性：产生的解释是否易于理解和解释。

*可调试性：解释是否有助于识别和修复模型中的错误或偏差。

6.应用程序

预训练语言模型的可解释性方法在以下应用中具有价值：

*模型诊断：识别和修复模型中的错误和偏差。

*模型改进：通过识别重要特征和模式，指导模型设计和优化。

*可解释性AI：为模型预测提供可理解的解释，以增强信任和透明度。第二部分基于注意力机制的可解释性分析关键词关键要点【基于注意力机制的可解释性分析】

1.注意力机制揭示词语间关系：注意力权重矩阵可展示预训练模型对不同词语的关注程度，反映词语之间的关联性，帮助理解模型的决策过程。

2.注意力可视化辅助模型解读：通过注意力热图或层次聚类图等可视化技术，可直观呈现模型关注的区域，有助于识别关键特征和消除模型黑箱性。

3.注意力机制引导层级特征提取：注意力机制能在不同层级提取重要特征，可用于构建解释性模型，逐层分析模型从原始输入到最终输出的推理过程。

【基于输入扰动的可解释性分析】

基于注意力机制的可解释性分析

注意力机制已成为预训练语言模型(PLM)中不可或缺的组成部分，允许模型专注于输入序列中特定部分。基于注意力的可解释性分析为理解PLM的决策过程提供了宝贵的见解。

1.局部注意权重分析

局部注意权重分析涉及检查特定目标头部的注意力权重分布。它揭示了模型对输入序列中不同标记的关注程度。通过识别具有最高权重的标记，我们可以了解模型用于预测的特定单词或表达。

2.全局注意权重分析

全局注意权重分析考察不同头部或层的注意权重模式。它可以识别模型在不同阶段的注意力焦点。例如，在长期依赖性建模中，全局注意权重可能会跨较长的距离，而局部注意权重则集中在更短的局部序列上。

3.注意力热力图

注意力热力图是对局部和全局注意权重的可视化表示，显示了注意权重在输入序列中的分布。这些热力图有助于识别模型关注的模式，并深入了解其内部机制。

4.注意力路径分析

注意力路径分析追踪注意力权重的传播，以了解模型如何从输入序列的一个部分转移到另一个部分。通过可视化注意力路径，我们可以发现模型的依赖关系和推理过程。

5.蒙版注意力分析

蒙版注意力分析涉及遮挡输入序列的不同部分，观察其对模型预测的影响。这有助于确定模型预测中关键单词或表达的重要性。

6.对比性注意分析

对比性注意分析比较不同模型或不同任务的注意力模式。它揭示了不同的模型如何处理相同的输入，并突出了不同任务对注意机制的影响。

7.注意力梯度分析

注意力梯度分析研究注意权重相对于输入嵌入的变化，提供对模型关注度是如何通过输入表示的细微变化而塑造的见解。

8.语言探针分析

语言探针分析使用预定义的语言探针来测试模型的语言理解。探针是一种特定的语言结构或表达，通过插入输入序列来诊断模型对特定语言现象的敏感性。

基于注意力机制的可解释性分析的应用

*模型诊断：识别模型错误或偏差的根本原因。

*模型改进：指导模型架构和训练策略的改进。

*语言学见解：提供对人类语言处理机制的理解。

*自然语言处理任务：提高问答、文本摘要和机器翻译等任务的性能。

*公平性和偏见检测：识别模型中的偏见或歧视。

*创造力研究：探索模型在文本生成和语言学习中的创造性能力。第三部分梯度相关性技术在模型解释中的应用关键词关键要点基于梯度的局部特征重要性

1.通过计算输入特征相对于目标预测的梯度，量化每个特征对模型预测的影响。

2.直观地突出输入中对模型预测做出最大贡献的特征。

3.识别影响力较低的特征，可以考虑删除这些特征以改进模型的简洁性和可解释性。

基于梯度的局部特征交互

1.考察特征组合在模型预测中的交互作用。

2.确定不仅独立具有影响力，而且在特定组合中对预测产生协同效应的特征。

3.理解复杂特征交互的模式，帮助分析模型在特定输入上的决策过程。

基于梯度的全局特征重要性

1.评估整个输入数据集上每个特征的平均梯度，以确定其对整体模型预测的影响。

2.识别对模型预测影响最重大的全局驱动特征。

3.了解模型在不同输入上的通用行为模式，有助于分析模型的泛化能力。

基于梯度的局部预测

1.根据输入的梯度信息，对单个示例进行局部预测。

2.分析导致特定预测决策的组成部分，包括输入特征的影响及其交互作用。

3.提供针对特定输入的可解释和可操作的洞察，有助于了解模型在实际场景中的行为。

基于梯度的模型对抗

1.通过生成对模型预测有较大影响的小扰动输入，发现模型的脆弱性。

2.评估模型对对抗性攻击的稳健性，有助于提高模型的鲁棒性和安全性。

3.识别模型过度自信或可能被攻击的重要特征。

基于梯度的对抗性解释

1.分析对抗性样本中特征的影响，以了解模型对对抗性攻击的决策过程。

2.确定在对抗性场景下触发模型错误分类的关键特征交互。

3.提供对模型脆弱性和对抗性行为的深入理解，有助于增强模型的可信度和可靠性。梯度相关性技术在模型解释中的应用

梯度相关性技术是一种基于梯度信息的模型解释方法。它通过计算输入样本相对于模型输出的梯度，来分析模型对输入特征的敏感性，以此来解释模型的决策过程。

集成梯度（IG）

集成梯度（IG）是一种梯度相关性技术，通过沿着从输入样本到模型输出的直线路径计算梯度的积分，来衡量输入特征对模型输出的影响。对于输入样本x和模型输出f(x)，IG可以表示为：

```

IG(x,i)=(x-x_0)*∫0^1梯度(f(x+α*(x-x_0)))dα

```

其中，x_0是一个基线输入样本，α是一个从0到1的步长。

梯度-SHAP（SHAP）

梯度-SHAP（SHAP）是一种基于梯度相关性的SHAP（SHapleyAdditiveExplanations）解释方法。它通过计算每个特征对模型输出的边际贡献，来衡量特征的重要性。对于输入样本x和模型输出f(x)，SHAP可以表示为：

```

SHAP(x,i)=E(f(x+δ_i)-f(x))

```

其中，δ_i是将特征x_i置为参考值（例如0或特征的平均值）时产生的改变。

应用

梯度相关性技术已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和机器学习等领域，用于解释复杂模型的决策过程。

*自然语言处理：解释预训练语言模型（PLM）对文本输入的响应。例如，通过计算IG或SHAP，可以确定PLM在文本分类或生成任务中的哪些单词或短语对其决策最有影响力。

*计算机视觉：解释深度神经网络对图像输入的预测。梯度相关性技术可以帮助识别图像中对于网络预测至关重要的区域或对象，从而了解网络的视觉推理过程。

*机器学习：解释复杂机器学习模型，例如决策树或随机森林。梯度相关性技术可以帮助识别模型中最重要的特征，并了解它们如何影响模型的决策。

优点

*局部解释：梯度相关性技术提供对单个输入样本的局部解释，可以深入了解模型对特定输入的预测。

*特征重要性：该技术可以衡量输入特征对模型输出的重要性，帮助识别最具影响力的特征。

*相对容易实现：梯度相关性技术可以在流行的深度学习框架中轻松实现，例如TensorFlow和PyTorch。

局限性

*计算成本高昂：对于大型输入数据或复杂模型，计算梯度相关性解释可能需要很长时间。

*过度拟合：梯度相关性技术可能对训练数据中的噪声和异常值敏感，导致过度拟合解释。

*依赖假设：该技术基于梯度信息，假设模型是可微且局部线性的。对于复杂非线性模型，解释的准确性可能会受到影响。

结论

梯度相关性技术是解释复杂模型决策过程的有价值工具。通过计算梯度信息，这些技术可以提供对输入特征影响的局部解释，识别重要特征并了解模型的推理过程。然而，在使用这些技术时，需要注意其局限性，并根据模型和任务的具体情况选择合适的解释方法。第四部分对抗采样方法揭示模型决策过程对抗采样方法揭示模型决策过程

对抗采样方法是一种通过向输入数据添加精心设计的扰动来分析机器学习模型决策过程的技术。它可以用于评估预训练语言模型（PLM）的可解释性，了解其对输入数据的敏感性和做出预测的依据。

基本原理

对抗采样方法的基本原理是，通过在保持语义不变的情况下修改输入数据，生成对模型预测产生显著影响的扰动。这些扰动可以是添加或删除单词、改变单词顺序或替换同义词。

具体方法

有两种常用的对抗采样方法：

1.梯度上升方法：通过沿着使模型预测损失函数梯度上升的方向更改输入，生成对抗性扰动。

2.基于贪心算法的方法：使用贪心算法，逐步向输入添加或删除单词，选择对模型预测产生最大影响的单词。

应用场景

对抗采样方法在揭示PLM决策过程方面具有广泛的应用场景，包括：

1.特征重要性分析：通过确定对模型预测影响最大的输入单词或短语，识别PLM所依赖的关键特征。

2.偏见识别：检测PLM对特定属性（如性别或种族）的偏见，通过生成针对这些属性的对抗性扰动。

3.鲁棒性评估：评估PLM对对抗性输入的鲁棒性，以确定其在真实世界场景中的表现。

4.可解释性解释：生成对抗性扰动并分析其对模型预测的影响，以解释PLM决策背后的推理过程。

示例

考虑以下示例：

*输入句子："小明去公园玩耍。"

*对抗性扰动：在"小明"前添加"他"

*扰动后句子："他小明去公园玩耍。"

通过添加"他"，该扰动将模型对"小明"的预测从"儿童"更改为"成年男性"，表明PLM非常依赖代词来推断人物属性。

局限性

尽管对抗采样方法提供了揭示PLM决策过程的宝贵见解，但它也存在一些局限性：

1.生成对抗性扰动的计算成本高昂。

2.生成的对照性扰动可能对人类来说不自然或难以理解。

结论

对抗采样方法是一种有效的技术，可用于分析PLM的决策过程，揭示其对输入数据的敏感性和做出预测的依据。通过生成对抗性扰动并分析其对模型预测的影响，研究人员和从业人员可以获得宝贵的见解，以改善模型的可解释性、鲁棒性和公平性。第五部分嵌入投影技术理解模型语义表征嵌入投影技术理解模型语义表征

预训练语言模型的语义表征通常由一个高维向量空间中的词嵌入表示。这些嵌入可以通过嵌入投影技术投影到一个低维空间中，以方便可视化和分析。

局部线性嵌入（LLE）

LLE是一种非线性降维技术，它试图保留高维空间中局部邻域的几何关系。该技术将每个数据点表示为其邻域中的加权和，并通过最小化重建误差来投影数据点到低维空间。

t分布随机邻域嵌入（t-SNE）

t-SNE是一种非线性降维技术，它基于t分布的概率模型。该技术首先计算高维空间中数据点之间的成对相似度，然后通过最大化低维空间中成对相似度的条件概率来投影数据点。

主成分分析（PCA）

PCA是一种线性降维技术，它通过找到高维数据中最大的方差方向来投影数据点。该技术将数据点中心化，然后通过计算协方差矩阵的主成分来投影数据点。

嵌入投影的应用

嵌入投影技术在理解预训练语言模型语义表征方面有广泛的应用：

*语义相似性可视化：嵌入投影可以将语义相似的词投影到低维空间中，从而实现可视化和定量分析。

*主题建模：嵌入投影可以识别嵌入空间中的主题或簇，从而促进对模型学习的语义关系的理解。

*类比关系分析：嵌入投影可以揭示词嵌入之间的类比关系，这有助于理解模型的语义推理能力。

*语言演变跟踪：嵌入投影可以跟踪特定词嵌入随着时间或语料库的变化，从而提供对语言演变的见解。

*模型偏差分析：嵌入投影可以识别词嵌入中的偏见或不公平性，从而促进公平和负责的人工智能发展。

示例

使用t-SNE技术将BERT-base模型中单词的词嵌入投影到2D空间，可以得到如下可视化：

[图片：t-SNE投影的BERT词嵌入]

在这个可视化中，语义相似的单词（例如，动词和名词）聚集在一起。这种可视化可以帮助理解模型的语义表征，并揭示其学习的单词之间的关系。

局限性

嵌入投影技术虽然有用，但也存在一些局限性：

*信息丢失：投影到低维空间会导致信息丢失，这可能会影响可视化和分析的准确性。

*局部性：LLE和t-SNE等非线性降维技术依赖于局部邻域，因此它们无法捕获全局语义关系。

*可解释性：嵌入投影本身无法解释模型在低维空间中学习到的语义表征。

尽管存在这些局限性，嵌入投影技术仍然是理解预训练语言模型语义表征的有价值工具。通过结合嵌入投影与其他可解释性技术，可以获得对模型内部工作原理的更深入理解。第六部分反事实推理在模型可解释性中的作用关键词关键要点主题名称：反事实推理简介

1.反事实推理是一种通过修改输入中的一个或多个特征来生成新的事实样本并观察模型输出变化的技术。

2.它可以帮助了解模型对特定输入特征的敏感性和依赖性。

3.反事实推理在可视化模型行为、识别模型偏见和生成更高质量的训练数据方面发挥着至关重要的作用。

主题名称：反事实推理的类型

反事实推理在模型可解释性中的作用

反事实推理是一种根据假设条件变化来推论结果变化的方法，它已被证明在预训练语言模型的可解释性中发挥着至关重要的作用。通过修改输入中特定单词或短语，反事实推理可以帮助理解模型的决策过程并揭示其推理模式。

反事实推理类型

有两种主要类型的反事实推理：

*添加推理：将一个单词或短语添加到输入中，以观察对输出的影响。

*删除推理：从输入中删除一个单词或短语，以观察对输出的影响。

可解释性应用

反事实推理可以用于多种可解释性任务，包括：

*因果关系识别：通过修改输入中的特定单词或短语，反事实推理可以帮助识别模型中使用的因果关系。

*偏差检测：通过添加或删除与特定组相关联的单词或短语，反事实推理可以帮助检测模型中的偏差。

*文本分类解释：通过修改输入文本中的单词或短语，反事实推理可以解释模型对文本分类的决策。

*文本生成解释：通过修改输入提示中的单词或短语，反事实推理可以帮助理解模型生成的文本的推理过程。

方法

有多种方法可以应用反事实推理来解释预训练语言模型：

*梯度反向传播：通过针对损失函数对模型输出的梯度求和，反事实推理可以识别对模型预测影响最大的输入特征。

*对抗性示例：通过生成与原始输入相似的对抗性示例，但模型预测不同，反事实推理可以揭示模型脆弱的区域。

*词嵌入修改：通过修改词嵌入，反事实推理可以了解模型对特定单词或概念的理解。

评估

评估反事实推理在模型可解释性中的有效性至关重要。有几种常见的评估指标，包括：

*忠诚度：反事实推理产生的修改后的输入与原始输入的相似性。

*影响力：修改后的输入对模型预测的影响大小。

*可理解性：反事实推理产生的解释是否容易理解和解释。

局限性

反事实推理在模型可解释性中虽然有用，但也有一些局限性：

*计算成本：反事实推理通常需要大量计算，尤其是在大型模型上。

*因果关系的假设：反事实推理假设因果关系可以从观察到的相关性中推断出来，这可能并不总是正确的。

*解释性偏差：反事实推理产生的解释可能受模型本身偏差的影响。

结论

反事实推理是一种强大的工具，可以帮助解释预训练语言模型的决策过程。通过修改输入中的特定单词或短语，反事实推理可以揭示模型的因果关系、偏差、文本分类和生成决策的推理模式。尽管存在一定的局限性，反事实推理仍然是理解复杂模型行为的重要方法，并有望在可解释性研究中发挥更大的作用。第七部分可解释性与模型性能之间的权衡关键词关键要点【可解释性与模型性能之间的权衡】

1.可解释性与模型性能存在固有的权衡关系，因为增强可解释性通常需要牺牲一定程度的模型准确性。

2.为了平衡可解释性和性能，需要权衡算法复杂度、模型大小和计算成本等因素。

3.一些方法，如特征选择和规则提取，可以提高可解释性而不会显著影响性能。

【模型复杂度与可解释性】

可解释性与模型性能之间的权衡

在追求预训练语言模型（PLM）的可解释性的同时，必须权衡模型的性能。这种权衡源于以下两个主要原因：

1.固有的复杂性

PLM具有高度复杂性和非线性，这使得在不损害其性能的情况下解释其预测变得具有挑战性。理解复杂的内部机制可能需要引入额外的组件或修改，从而可能影响模型的准确性和效率。

2.性能优先

在许多实际应用中，模型性能是首要考虑因素。对于涉及高风险决策或任务关键操作的场景，最重要的是确保模型能够产生准确可靠的预测。在这些情况下，可解释性可能被视为次要优先级，前提是模型的性能不受影响。

为了解决这种权衡，研究人员和从业者正在探索以下方法：

1.可解释性技术

a)局部可解释性方法(LIME)：LIME解释预测通过扰乱输入并观察对输出的影响来解释预测。它可以在局部范围内提供可解释性，但计算成本可能很高。

b)SHAP值:SHAP值（SHapleyAdditiveExplanations）将预测分解为输入特征对输出的贡献。它们提供了特征重要性的全局理解，但计算可能很密集。

c)注意力机制：注意力机制揭示了PLM在生成预测时重点关注模型输入的哪些部分。它们对于理解模型关注的特征非常有用，但可能难以解释。

2.模型修改

a)可解释性模块:将可解释性模块集成到PLM架构中可以提供对预测的直观解释。例如，使用附加的线性层或决策树来自动生成解释。

b)压缩和修剪:通过压缩或修剪技术（例如知识蒸馏）减少PLM的大小和复杂性可以提高可解释性。然而，这可能会以牺牲一些精度为代价。

c)混合模型:结合PLM和可解释模型（例如决策树或线性回归）可以利用两者的优势。PLM提供强大的预测能力，而较小的模型提供可解释性。

通过平衡以上方法，研究人员和从业者正在努力在可解释性和模型性能之间取得最佳权衡。权衡的具体最佳点取决于特定应用程序的优先级和要求。第八部分预训练语言模型可解释性评估指标关键词关键要点可解释性度量

1.预测表现评估：评估模型预测准确性，如准确率、召回率、F1得分，以验证模型的总体可解释性。

2.局部可解释性评估：关注单个预测的解释，如局部加权解释器（LIME）或Shapley附加值（SHAP）值，揭示特定输入特征对预测的影响。

3.混淆矩阵分析：分析模型预测错误的类型和原因，识别模型对不同类别的区分能力，发现可解释性不足的领域。

特征重要性评估

1.相关性分析：计算输入特征与预测之间的皮尔逊相关系数或互信息，识别重要的特征并理解它们与输出的关系。

2.特征消融分析：逐个移除特征，观察对模型性能的影响，评估每个特征对可解释性的贡献度。

3.决策树分析：使用决策树模型，以可视化方式展示特征之间的关系和影响，揭示模型的决策过程。

文本可解释性评估

1.可解释标记：针对自然语言处理任务，使用标记技术（如BERT-Viz或ELMo-Viz）可视化单词或短语在预测中的表示，理解语言特征如何影响模型输出。

2.注意力机制分析：检查模型在输入文本上分配的注意力权重，识别模型关注的区域并解释其对预测的影响。

3.句法分析：分析模型对句法结构的理解，评估其捕捉语法关系和上下文依赖的可解释性。

因果推断评估

1.因果假设检验：使用因果推断方法（如贝叶斯网络或结构方程模型）测试模型预测因果关系的假设，评估模型的因果解释能力。

2.反事实分析：生成与实际输入不同的反事实输入，并观察其对预测的影响，探究模型对不同情况的敏感性和可解释性。

3.实验设计：设计实验，操纵输入变量并观察对输出的影响，通过控制和随机化来验证模型因果推论的有效性。

伦理影响评估

1.偏见检测：评估模型在不同群体或属性上的预测偏见，如性别、种族或年龄，以识别和缓解潜在的可解释性问题。

2.公平性评估：衡量模型在不同群体上的预测公平性，确保模型不歧视或不公平地对待特定人群。

3.可解释性与公平性的平衡：考虑可解释性度量与公平性度量之间的权衡，确保模型既可解释又公平。

前沿趋势

1.可解释因果图：发展基于图形理论的方法，使用可解释因果图揭示输入特征之间的因果关系，增强模型的可解释性和鲁棒性。

2.对抗性可解释性：探索对抗性攻击方法，识别模型脆弱性并增强其鲁棒性和可解释性，防止恶意操纵或欺骗。

3.分布式可解释性：随着分布式训练和推理变得普遍，研究分布式环境下模型可解释性的方法和度量，确保在规模化部署中的可解释性和公平性。预训练语言模型可解释性评估指标

评估预训练语言模型（PLM）的可解释性至关重要，以了解其内部工作原理、预测能力以及在不同应用中的表现。以下是一些常用的预训练语言模型可解释性评估指标：

1.特征重要性

*LIME（局部可解释模型可解释性