Guide Labs: Interpretable foundation models Recursos
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.
Ver MaisPrincipais 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
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