Palantir 大模型产品AIP系列 - 跳出黑盒思维，构建更透明和可解释的AI系统

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Thinking Outside the (Black) Box: Building More Transparent and Explainable AI Systems in AIP How Palantir AIP Improves LLM Explainability | Palantir Blog 摘要 本文探讨了在 Palantir AIP 中构建更透明和可解释的 AI 系统，重点介绍了链式思维提示 (CoT) 的作用及其如何通过与本体工具集成来增强 AI 系统的透明度和可解释性。 #### Key Takeaways - 大型语言模型 (LLM) 由于其复杂性，常被视为黑盒模型，这使得解释其输出结果变得困难。 - 链式思维提示 (CoT) 是一种新兴技术，可以通过让 LLM 生成中间步骤来提高透明度和可解释性。 - AIP Logic 中的 CoT 提示允许 LLM 使用工具，例如查询对象工具和自定义逻辑函数，来完成更复杂的任务。 - AIP Logic 调试器可提供有关 LLM 执行的详细日志，包括对工具的调用，从而提高透明度。 - 通过使用本体工具将任务委托给更可解释的逻辑组件，可以提高 AI 系统的可 ………………………………