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Would this change your answer? Evaluating Explanations of LLM Behavior In The Wild with Counterfactual Experiments
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- CHIVE tests if LLM explanations actually predict model behavior by checking counterfactual prompt variations.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers building interpretability tools or debugging unexpected model behavior in production.
- Vigilance
- Popular interpretability techniques showed no measurable improvement predicting counterfactual behaviors, questioning their practical value.
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- agent
- agentic
- llm
- language model
- prompt
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Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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