来自 | 机器之心 编辑 | 陈萍、魔王
深度学习模型的训练就像是「黑箱操作」，知道输入是什么、输出是什么，但中间过程就像个黑匣子，这使得研究人员可能花费大量时间找出模型运行不正常的原因。假如有一款可视化的工具，能够帮助研究人员更好地理解模型行为，这应该是件非常棒的事。
近日，Google 研究人员发布了一款语言可解释性工具 (Language Interpretability Tool, LIT)，这是一个开源平台，用于可视化和理解自然语言处理模型。
LIT 重点关注模型行为的核心问题，包括：为什么模型做出这样的预测？什么时候性能不佳？在输入变化可控的情况下会发生什么？LIT 将局部解释、聚合分析和反事实生成集成到一个流线型的、基于浏览器的界面中，以实现快速探索和错误分析。
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局部解释：通过模型预测的显著图、注意力和丰富可视化图来执行。
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聚合分析：包括自定义度量指标、切片和装箱（slicing and binning），以及嵌入空间的可视化。
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反事实生成：通过手动编辑或生成插件进行反事实推理，动态地创建和评估新示例。
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并排模式：比较两个或多个模型，或基于一对示例的一个模型。
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高度可扩展性：可扩展到新的模型类型，包括分类、回归、span 标注，seq2seq 和语言建模。
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框架无关：与 TensorFlow、PyTorch 等兼容。
<section style="white-space: normal;line-height: 1.75em;text-align: center;"><strong style="color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;widows: 1;background-color: rgb(255, 255, 255);max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong>完<strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word 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