Guide Labs: Interpretable foundation models 功能
Guide Labs 开发的可解释基础模型能够可靠地解释其推理过程，易于对齐和引导，并且性能与标准黑箱模型相当。
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Guide Labs 提供可解释的基础模型（包括大型语言模型、扩散模型和分类器），这些模型为其输出提供解释，允许使用人类可理解的功能进行操控，并识别提示和训练数据中具有影响力的部分。这些模型在保持与标准基础模型相当的准确性的同时，提供了更高的透明度和控制能力。
可解释的输出: 模型可以使用人类可理解的功能解释和操控其输出
提示归属: 识别输入提示中对生成输出影响最大的部分
数据影响追踪: 定位预训练和微调数据中对模型输出影响最大的标记
概念级解释: 使用领域专家提供的高级概念解释模型行为
微调能力: 允许使用用户数据进行定制，插入高级概念以操控输出
Guide Labs: Interpretable foundation models 的使用场景
医疗诊断: 提供可解释的AI辅助医疗诊断，同时识别影响因素
金融决策: 提供透明的AI推荐，用于贷款或投资决策，并附有明确的理由
法律文件分析: 分析合同或案例法，并解释关键影响文本和概念
内容审核: 标记问题内容，并清晰解释为何被标记以及哪些因素影响了决策
科学研究: 协助假设生成或数据分析，追踪科学文献中的影响因素
优点
保持与标准基础模型相当的准确性
增强AI决策的透明度和可解释性
便于调试和模型输出对齐
支持多模态数据输入
缺点
可能需要额外的计算资源来提供解释
可能比标准黑箱模型更复杂，难以实施
在某些情况下，解释性和模型性能之间可能存在权衡
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