AI說書 - 從0開始 - 264 | SHAP 搭配 Hugging Face

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


我們在 AI說書 - 從0開始 - 261 | SHAP 數學計算 中,介紹了 SHAP 的數學,也在 AI說書 - 從0開始 - 262 | SHAP 數學實作 中,實作了這些數學,而實作結果如 AI說書 - 從0開始 - 263 | SHAP 數學實作結果 所示,現在要使用 Hugging Face 來達成同樣目的:

!pip install transformers
!pip install xformers
!pip install shap

sentence = 'SHAP is a useful explainer'


import transformers
model = transformers.pipeline('sentiment-analysis', model = 'distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english')
result = model(sentence)[0]
print(result)


import shap
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer([sentence])
predicted_class = result['label']
shap.plots.text(shap_values[0, :, predicted_class])


結果如下:

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