XAI를 위한 LLMs: 설명 설명을 위한 미래 방향

설명 가능한 인공지능(Explainable Artificial Intelligence, XAI)에 대한 수요에 대응하여, 우리는 대형 언어 모델(LLMs)을 사용하여 ML 설명을 자연스럽고 인간이 읽을 수 있는 서사로 변환하는 방법을 조사합니다. LLM을 사용하여 ML 모델을 직접 설명하기보다는 기존 XAI 알고리즘을 사용하여 계산된 설명을 다듬는 데 집중합니다. 우리는 평가 지표 정의, 프롬프트 설계, LLM 모델 비교, 추가 훈련 방법 탐색 및 외부 데이터 통합 등 여러 연구 방향을 제시합니다. 초기 실험과 사용자 연구는 LLM이 XAI의 해석 가능성과 사용성을 향상시키는 유망한 방법을 제공한다고 제안합니다.