ChatGPT是使用预训练的Transformer模型作为基础构建的对话生成模型。由于该模型是黑匣子模型，以输入和输出作为主要的表现形式，因此其解释性评估需要从以下几个角度来考虑：
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对话语义一致性：ChatGPT可以生成与输入相关的对话响应，但是这些响应是否与输入的语义一致是很重要的。可以通过对模型生成的对话响应进行语义分析和评估，以确保它们与输入的语义相符合。
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输出可理解性：ChatGPT生成的对话响应应清晰、可理解，并且在语法和句法上符合规范。这可以通过对生成的响应进行人工评估和纠正来确定。
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对话连贯性：ChatGPT生成的对话响应应当与前面的对话内容相连贯，因此，应该确保生成的每个响应都可以与对话的上下文相结合。
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对话体验：ChatGPT应该在提供高质量的对话体验方面达到良好的水平。在该方面，可以进行用户测试来确保模型具有良好的对话体验。
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模型评测指标：可以使用 BLEU、ROUGE等自然语言处理度量来评估ChatGPT产生的对话响应的好坏程度。
在完成以上步骤后，可以评估ChatGPT的解释性，并确定模型是否适用于特定的应用场景。
