Guide Labs: Interpretable foundation models 使用方法

注册早期访问: 在 Guide Labs 的网站上加入等待名单，以获得其可解释基础模型的独家早期访问权限。

安装 Guide Labs 客户端: 一旦获得访问权限，安装 Guide Labs 的 Python 客户端库。

初始化客户端: 导入 Client 类并使用您的 API 密钥初始化它：gl = Client(api_key='your_secret_key')

准备您的提示: 创建一个您希望与模型一起使用的提示字符串，例如 prompt_poem = '从前有一个南瓜，'

调用模型: 使用 gl.chat.create() 生成响应，指定模型并启用解释：response, explanation = gl.chat.create(model='cb-llm-v1', prompt=prompt_poem, prompt_attribution=True, concept_importance=True, influential_points=10)

分析解释: 从返回的解释对象中访问不同类型的解释，例如 prompt_attribution、concept_importance 和 influential_points。

微调模型（可选）: 要定制模型，请使用 gl.files.create() 上传训练数据，然后使用 gl.fine_tuning.jobs.create() 进行微调