generAItor: Tree-in-the-Loop Text Generation for Language Model Explainability and Adaptation
作者: Thilo Spinner, Rebecca Kehlbeck, Rita Sevastjanova, Tobias Stähle, Daniel A. Keim, Oliver Deussen, Mennatallah El-Assady
分类: cs.HC, cs.LG
发布日期: 2024-03-12
备注: 24 pages paper, 4 pages references, 3 pages appendix, 8 figures
DOI: 10.1145/3652028
💡 一句话要点
提出generAItor以解决语言模型输出可解释性与适应性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 可解释性 文本生成 可视化分析 性别偏见 模型适应性
📋 核心要点
- 现有的语言模型输出候选项的搜索算法缺乏深入的分析和解释，导致可解释性不足。
- 本文提出的树内循环方法通过可视化束搜索树，增强了对生成输出的分析、解释和适应能力。
- 案例研究表明，generAItor在性别偏见分析中提供了新的见解，并在定性用户研究中验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在自动补全、辅助写作和基于聊天的文本生成等多种下游任务中被广泛应用。然而，现有搜索算法所考虑的输出候选项缺乏深入探讨和解释。为此，本文提出了一种树内循环的方法，其中以束搜索树的可视化表示为核心组件，用于分析、解释和调整生成的输出。我们展示了generAItor，这是一种可视分析技术，通过各种任务特定的小部件增强了束搜索树，提供了针对性的可视化和交互可能性。我们的研究表明，该工具在性别偏见分析方面提供了超越现有模板方法的新见解，并在定性用户研究中展示了其适用性。最后，我们定量评估了模型在少量样本下的适应性，适用于文本生成的使用场景。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型生成输出的可解释性和适应性不足的问题。现有方法在分析和调整生成候选项时存在明显的短板，缺乏有效的可视化工具。
核心思路：论文提出的树内循环方法通过可视化束搜索树，允许用户在多个层面进行交互，从而更好地分析和调整生成的文本输出。这样的设计使得用户能够直观地理解生成过程，并进行有效的模型微调。
技术框架：整体架构包括一个可视化的束搜索树，结合任务特定的小部件，支持生成、探索和比较输出候选项的迭代流程。主要模块包括可视化界面、交互组件和模型微调模块。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了树内循环的可视化分析方法，这与传统的模板方法相比，提供了更为灵活和深入的分析能力。
关键设计：在技术细节上，设计了多种任务特定的小部件，支持不同类型的可视化和交互，确保用户能够根据具体需求进行调整和优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，generAItor在性别偏见分析中超越了现有的模板方法，提供了新的见解。在定性用户研究中，参与者对工具的可用性和有效性给予了积极反馈，显示出其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括文本生成、自动写作辅助和性别偏见分析等。通过提供可视化工具，用户能够更好地理解和调整生成模型，从而提高生成内容的质量和适应性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are widely deployed in various downstream tasks, e.g., auto-completion, aided writing, or chat-based text generation. However, the considered output candidates of the underlying search algorithm are under-explored and under-explained. We tackle this shortcoming by proposing a tree-in-the-loop approach, where a visual representation of the beam search tree is the central component for analyzing, explaining, and adapting the generated outputs. To support these tasks, we present generAItor, a visual analytics technique, augmenting the central beam search tree with various task-specific widgets, providing targeted visualizations and interaction possibilities. Our approach allows interactions on multiple levels and offers an iterative pipeline that encompasses generating, exploring, and comparing output candidates, as well as fine-tuning the model based on adapted data. Our case study shows that our tool generates new insights in gender bias analysis beyond state-of-the-art template-based methods. Additionally, we demonstrate the applicability of our approach in a qualitative user study. Finally, we quantitatively evaluate the adaptability of the model to few samples, as occurring in text-generation use cases.