Interaktive XAI-Systeme für integrierte und kollaborative Workflows in JupyterLab und darüber hinaus
Dieser Artikel stellt drei Entwurfsmuster vor, wie interaktive XAI-Schnittstellen in Jupyter-Notebooks eingebettet werden können, um die Transparenz und Zusammenarbeit in der Entwicklung von KI-Modellen zu verbessern.
Kristallbox: Zukunftsbasierte Erklärungen für inputgesteuerte Deep-RL-Systeme
CrystalBox ist ein neuartiger, modellunabhängiger, nachträglicher Erklärbarkeitsrahmen für Deep Reinforcement Learning (DRL)-Regler in der großen Familie der inputgesteuerten Umgebungen, der die natürliche Zerlegbarkeit von Belohnungsfunktionen in inputgesteuerten Umgebungen mit der Erklärungskraft von zerlegten Erträgen kombiniert.
Erklärbare KI für große Sprachmodelle: 10 Strategien zur Nutzung von Erklärbarkeit im Zeitalter der LLMs
Erklärbare KI (XAI) kann große Sprachmodelle (LLMs) verbessern und gleichzeitig können LLMs die Entwicklung von XAI vorantreiben. Dieser Artikel stellt 10 Strategien vor, die zeigen, wie XAI und LLMs voneinander profitieren können.
© 2024 by Linnk AI