提出了一种评估企业NLP系统中解释鲁棒性的新框架。该框架使用留一法遮挡方法来评估token级解释在各种扰动下的稳定性。研究发现，与较小的encoder-based模型相比，像Llama 70B这样较大的decoder-based LLM提供了更稳定的解释，稳定性的提高与模型规模相关。 AI
影响 为企业使用，尤其是在合规敏感应用中，选择更可靠的NLP模型提供了一种方法。
排序理由 学术论文，提出了一种新的NLP解释评估框架。
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arXiv:2604.12069v2 Announce Type: replace Abstract: Robust explanations are increasingly required for user trust in enterprise NLP, yet pre-deployment validation is difficult in the common case of black-box deployment (API-only access) where representation-based explainers are in…