SMILE은 GPT, LLAMA, Claude와 같은 대규모 언어 모델의 응답 생성 과정을 설명하는 새로운 방법론이다. 모델의 내부 동작을 직접적으로 파악하기 어려운 블랙박스 문제를 해결하기 위해, 입력을 약간 변경하여 출력의 변화를 측정하고, 출력에 가장 큰 영향을 미친 단어들을 강조하는 방식을 사용한다. 모델 종류에 관계없이 적용 가능하며, 단순한 시각적 히트맵을 통해 프롬프트의 어떤 부분이 가장 중요한지 보여준다. 정확성, 일관성, 안정성, 충실도 등의 지표를 사용하여 SMILE의 설명의 명확성과 신뢰성을 검증하였다. 이는 AI의 투명성과 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
