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#码力全开·技术π对# 如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI 分析大模型预测结果的特征重要性？
一家金融机构使用 Vertex AI 上的 PaLM 2 模型进行信贷风险评估，监管要求必须解释“为何拒绝该用户申请”。需量化输入特征（如收入、负债比、信用历史）对预测结果的影响。技术挑战包括：如何在部署模型时启用 explanationConfig（如 SampledShapley 或 IntegratedGradients）；通过 explain() API 获取 attributions 列表并解析 outputDisplayName, approximationError, outputIndex 等字段；将特征归因值可视化为“影响权重条形图”返回给风控人员；以及处理文本输入特征（如用户说明）的 token 级归因分析。应如何构建可解释、合规的 AI 决策支持系统？
Google Cloud
周周的奇妙编程
5天前
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