本文将探讨人工智能领域中语言模型的可解释性与透明度提升的研究。首先介绍了语言模型在人工智能应用中的重要性和挑战，以及其对于决策过程的不透明性的问题。接着，我们深入讨论了提高语言模型可解释性与透明度的关键方法，包括模型解释技术、可视化方法和数据集标注等。通过这些方法，可以使语言模型的决策过程更加透明和可理解，提高其在实际应用中的可信度和可接受性。最后，我们展望了语言模型可解释性与透明度提升研究的未来发展方向，包括结合领域知识和可解释性评估标准的进一步探索。