Guide Labs: Interpretable foundation models
A Guide Labs desenvolve modelos fundamentais interpretáveis que podem explicar de forma confiável seu raciocínio, são fáceis de alinhar e direcionar, e têm desempenho equivalente aos modelos de caixa-preta padrão.
https://www.guidelabs.ai/?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Nov 9, 2024
O que é Guide Labs: Interpretable foundation models
A Guide Labs é uma startup de pesquisa em IA fundada em 2023 que constrói modelos fundamentais interpretáveis, incluindo grandes modelos de linguagem (LLMs), modelos de difusão e classificadores em larga escala. Ao contrário dos modelos tradicionais de IA 'caixa-preta', os modelos da Guide Labs podem explicar suas saídas, identificar partes influentes das entradas e dados de treinamento, e ser personalizados usando conceitos compreensíveis para humanos. A empresa fornece acesso a esses modelos por meio de uma API, permitindo que desenvolvedores e empresas aproveitem a IA interpretável para várias aplicações.
Principais Recursos do Guide Labs: Interpretable foundation models
A Guide Labs oferece modelos de fundação interpretáveis (incluindo LLMs, modelos de difusão e classificadores) que fornecem explicações para suas saídas, permitem direcionamento usando características compreensíveis por humanos e identificam partes influentes de prompts e dados de treinamento. Esses modelos mantêm uma precisão comparável aos modelos de fundação padrão, enquanto oferecem maior transparência e controle.
Saídas explicáveis: Os modelos podem explicar e direcionar suas saídas usando características compreensíveis por humanos
Atribuição de prompt: Identifica quais partes do prompt de entrada mais influenciaram a saída gerada
Rastreamento de influência de dados: Aponta tokens em dados de pré-treinamento e ajuste fino que mais afetaram a saída do modelo
Explicações em nível de conceito: Explica o comportamento do modelo usando conceitos de alto nível fornecidos por especialistas do domínio
Capacidades de ajuste fino: Permite personalização com dados do usuário para inserir conceitos de alto nível para direcionar saídas
Casos de Uso do Guide Labs: Interpretable foundation models
Diagnósticos de saúde: Fornecer assistência de IA explicável para diagnósticos médicos enquanto identifica fatores influentes
Tomada de decisão financeira: Oferecer recomendações de IA transparentes para decisões de empréstimo ou investimento com justificativas claras
Análise de documentos legais: Analisar contratos ou jurisprudência com explicações de texto e conceitos-chave influentes
Moderação de conteúdo: Sinalizar conteúdo problemático com explicações claras do motivo pelo qual foi sinalizado e o que influenciou a decisão
Pesquisa científica: Ajudar na geração de hipóteses ou análise de dados com influências rastreáveis da literatura científica
Vantagens
Mantém precisão comparável aos modelos de fundação padrão
Aumenta a transparência e interpretabilidade das decisões de IA
Permite depuração e alinhamento mais fáceis das saídas do modelo
Suporta entradas de dados multimodais
Desvantagens
Pode exigir recursos computacionais adicionais para explicações
Pode ser mais complexo de implementar do que modelos padrão de caixa-preta
Possíveis trade-offs entre interpretabilidade e desempenho do modelo em alguns casos
Como Usar o Guide Labs: Interpretable foundation models
Inscreva-se para acesso antecipado: Junte-se à lista de espera no site da Guide Labs para obter acesso exclusivo antecipado aos seus modelos fundamentais interpretáveis.
Instale o cliente da Guide Labs: Uma vez que você tenha acesso, instale a biblioteca cliente Python da Guide Labs.
Inicialize o cliente: Importe a classe Client e inicialize-a com sua chave da API: gl = Client(api_key='sua_chave_secreta')
Prepare seu prompt: Crie uma string de prompt que você deseja usar com o modelo, por exemplo, prompt_poem = 'Era uma vez uma abóbora, '
Chame o modelo: Use gl.chat.create() para gerar uma resposta, especificando o modelo e habilitando explicações: response, explanation = gl.chat.create(model='cb-llm-v1', prompt=prompt_poem, prompt_attribution=True, concept_importance=True, influential_points=10)
Analise as explicações: Acesse diferentes tipos de explicações do objeto de explicação retornado, como prompt_attribution, concept_importance e influential_points.
Ajuste fino do modelo (opcional): Para personalizar o modelo, faça o upload de dados de treinamento usando gl.files.create() e, em seguida, ajuste fino usando gl.fine_tuning.jobs.create()
Perguntas Frequentes do Guide Labs: Interpretable foundation models
Modelos de fundação interpretáveis são modelos de IA que podem explicar seu raciocínio e saídas, ao contrário dos modelos tradicionais de 'caixa preta'. A Guide Labs desenvolveu versões interpretáveis de grandes modelos de linguagem (LLMs), modelos de difusão e classificadores em larga escala que podem fornecer explicações para suas decisões enquanto mantêm alto desempenho.
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