当注意力热图分散时，如何采用稀疏正则提升可解释性？
解读
国内面试官问这道题，核心想验证三件事：
- 你是否真的**“看过”并“调过”**百亿模型的注意力分布，而不是只背论文；
- 能否把“可解释性”这个偏研究的概念，转成可落地的工程指标（稀疏度、F1、人工标注一致率）；
- 是否熟悉国产芯片与框架限制（昇腾 910B、寒武纪、MindSpore/飞桨）下的稀疏正则实现套路，避免“NV 全家桶”式答案。
“注意力热图分散”≈ 垂直领域微调后，模型把 40% 以上概率质量打到停用词、标点或无关实体，导致业务方无法圈出关键证据，进而拒绝上线。稀疏正则的目标就是把概率质量压到 5% 以下 token，同时不降业务指标。
知识点
- 注意力稀疏度指标：Head-level 稀疏度 = 1 − (∑top-k α)/(∑α)，k 一般取 5～8；国产验收要求单头≥0.75。
- 稀疏正则三大落地方案：
- 微调阶段：在原有 MLM/CLM Loss 上加 L1∑α 或 Fused-Lasso∑|αi−αi+1|，权重 λ 按 1e-3 起步，用 昇腾 AMP 混合精度时需把 λ 放大 2 倍抵消 fp16 下溢。
- 提示工程阶段：采用 “稀疏模板 + 动态过滤”——先让模型输出 JSON 格式注意力字典，再用 后处理脚本把 <0.05 的 α 直接 mask，返回给前端，减少 30% 标注人力。
- 推理阶段：用 ONNX+TensorRT 插件或 MindSpore GE 图融合，把稀疏 mask 做成常量折叠，首 token 延迟降低 18%。
- 国产合规：稀疏正则不能引入随机失活类算子，否则 《生成式 AI 服务管理暂行办法》 要求重新走安全评估；因此必须用确定性稀疏函数（硬阈值、TopK Mask）。
- 评估套路：
- 自动：稀疏度↑、Rouge-L↓不超过 2% 视为可上线；
- 人工：三人盲评，关键句召回≥90%；
- 对抗：用 360 安全研究院公开的中文 PromptAttack 集跑一遍，若稀疏 mask 被绕过导致输出违规，立即回滚。
答案
“我在上一版千亿金融问答模型里遇到过同样问题。具体分三步：
- 微调阶段：在原有对话 Loss 上加 ‘Head-wise L1 稀疏正则’，λ=2e-3，昇腾 910B 上开 AMP，每 200 step 观测一次平均稀疏度，3 个 epoch 内把稀疏度从 0.42 拉到 0.78，F1 掉 0.8 个点可接受。
- 提示层兜底：用 ‘证据抽取+稀疏过滤’双模板，先让模型输出带 α 的 JSON，再用 确定性 Top5 Mask 把低权重 token 直接隐藏，标注同学只需看 5 个 token，人工一致率从 81% 提到 94%。
- 推理优化：把稀疏 mask 做成 TensorRT 常量节点，batch=16 场景下首 token 延迟从 320 ms 降到 260 ms，满足券商线上 300 ms 要求。
最终该版本通过中国信通院的可解释性测评，拿到编号证书，成为公司级 LLMOps 标准流程。”
拓展思考
- 如果业务方既要稀疏又要可回溯，可以把注意力 mask 存成 4-bit 索引写进日志，每请求多 32 byte，方便审计；
- 在多模态场景（文本+图表）里，稀疏正则要同步压到 跨模态 Cross Attention，否则热图仍会飘到图表标题，可用‘双向稀疏协同 loss’——文本侧 α 与图像侧 β 联合 L1，实验显示能把图表标题注意力从 0.25 压到 0.06；
- 未来昇腾 920 会出 NPU 级稀疏算子，可提前把阈值硬化成指令，预计再降 12% 延迟，建议团队现在就把稀疏策略做成 yaml 配置，方便后续一键切换。