LLM의 해석 가능성을 높일 수 있는 방법은 여러 가지가 있다. 첫째, 모델의 설명 가능성을 높이기 위해 포스트 호크 설명 기법을 사용할 수 있다. 이는 모델의 예측 결과에 대한 설명을 제공하여 사용자가 이해할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, LIME(Locally Interpretable Model-agnostic Explanations)와 SHAP(Shapley Additive Explanations)와 같은 기법이 있다. 둘째, 시각화 도구를 활용하여 모델의 내부 작동 방식을 시각적으로 표현할 수 있다. 예를 들어, 주의(attention) 메커니즘을 시각화하여 모델이 어떤 입력에 주목하고 있는지를 보여줄 수 있다. 셋째, 모델의 훈련 과정에서 인간의 피드백을 통합하여 모델의 결정 과정을 개선할 수 있다. 이는 강화 학습을 통해 이루어질 수 있으며, 모델이 더 나은 결정을 내리도록 유도할 수 있다. 마지막으로, 다양한 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 다각도로 분석하고, 그 결과를 바탕으로 해석 가능성을 높일 수 있다.