A Comprehensive Guide to Explainable AI: From Classical Models to LLMs

可解释的人工智能（XAI）满足了对人工智能系统透明度和可解释性日益增长的需求，使决策过程更加可信和负责任。本书全面介绍了XAI，将基础概念与高级方法论相结合。书中探讨了决策树、线性回归和支持向量机等传统模型中的可解释性，同时也讨论了解释卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和大型语言模型（LLM，如BERT、GPT和T5）等深度学习架构所面临的挑战。本书介绍了实际技术，如SHAP、LIME、Grad-CAM、反事实解释和因果推理，并通过Python代码示例支持这些技术在实际应用中的使用。 案例研究展示了XAI在医疗、金融和政策制定中的作用，证明了其在公平性和决策支持方面的影响。本书还涵盖了解释质量的评估指标，概述了前沿的XAI工具和框架，并探讨了新兴的研究方向，例如联邦学习中的可解释性和伦理AI考虑。本书面向广泛的读者群体，为读者提供了掌握XAI所需的理论见解和实践技能。动手示例和额外资源可在配套的GitHub仓库中获取：https://github.com/Echoslayer/XAI_From_Classical_Models_to_LLMs。

该论文旨在解决人工智能系统透明度和可解释性不足的问题，特别是在复杂的深度学习模型中，如CNNs、RNNs和大型语言模型（LLMs）。这是一个日益受到关注的问题，因为缺乏透明度会影响用户对AI系统的信任和接受度。

论文的关键思路是通过结合传统模型和现代深度学习模型的解释方法，提供一个全面的XAI指南。它不仅介绍了经典的解释技术，如决策树、线性回归和支持向量机的解释方法，还探讨了如何解释复杂的深度学习架构，如CNNs、RNNs和LLMs。论文提出了多种实用技术，如SHAP、LIME、Grad-CAM、反事实解释和因果推理，并提供了Python代码示例。

论文通过多个案例研究展示了XAI在医疗、金融和政策制定等领域的应用，强调了其在公平性和决策支持方面的作用。书中还涵盖了解释质量的评估指标、前沿的XAI工具和框架，以及新兴的研究方向，如联邦学习中的可解释性和伦理AI考虑。此外，读者可以在配套的GitHub仓库中找到实践示例和额外资源。

近年来，XAI领域有许多相关研究，例如： 1. "A Unified Approach to Interpreting Model Predictions" (Lundberg & Lee, 2017) - 提出了SHAP值作为统一的解释方法。 2. "Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier" (Ribeiro et al., 2016) - 引入了LIME方法。 3. "Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-Based Localization" (Selvaraju et al., 2017) - 提出了Grad-CAM方法用于图像分类模型的可视化解释。 4. "Counterfactual Explanations without Opening the Black Box: Automated Decisions and the GDPR" (Wachter et al., 2017) - 讨论了反事实解释在法律和伦理上的应用。