Guide Labs: Interpretable foundation models

Guide Labs: Interpretable foundation models

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Guide Labs entwickelt interpretierbare Grundmodelle, die zuverlässig ihr Denken erklären können, leicht auszurichten und zu steuern sind und genauso gut wie Standard-Black-Box-Modelle funktionieren.
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Guide Labs: Interpretable foundation models

Produktinformationen

Aktualisiert:Feb 16, 2025

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Guide Labs: Interpretable foundation models erhielt im letzten Monat 2.0k Besuche, was ein Signifikanter Rückgang von -25% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.
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Was ist Guide Labs: Interpretable foundation models

Guide Labs ist ein KI-Forschungs-Startup, das 2023 gegründet wurde und interpretierbare Grundmodelle entwickelt, darunter große Sprachmodelle (LLMs), Diffusionsmodelle und großangelegte Klassifizierer. Im Gegensatz zu traditionellen 'Black Box'-KI-Modellen können die Modelle von Guide Labs ihre Ausgaben erklären, einflussreiche Teile von Eingaben und Trainingsdaten identifizieren und mit menschlich verständlichen Konzepten angepasst werden. Das Unternehmen bietet über eine API Zugriff auf diese Modelle, sodass Entwickler und Unternehmen interpretierbare KI für verschiedene Anwendungen nutzen können.

Hauptfunktionen von Guide Labs: Interpretable foundation models

Guide Labs bietet interpretierbare Fundamentmodelle (einschließlich LLMs, Diffusionsmodelle und Klassifikatoren), die Erklärungen für ihre Ausgaben liefern, eine Steuerung mit menschlich verständlichen Merkmalen ermöglichen und einflussreiche Teile von Eingabeaufforderungen und Trainingsdaten identifizieren. Diese Modelle halten eine Genauigkeit auf einem Niveau, das mit Standard-Fundamentmodellen vergleichbar ist, während sie verbesserte Transparenz und Kontrolle bieten.
Erklärbare Ausgaben: Modelle können ihre Ausgaben erklären und steuern, indem sie menschlich verständliche Merkmale verwenden
Eingabeaufforderungszuordnung: Identifiziert, welche Teile der Eingabeaufforderung die generierte Ausgabe am stärksten beeinflusst haben
Daten Einflussverfolgung: Bestimmt Tokens in Vortraining und Feinabstimmung, die die Ausgabe des Modells am stärksten beeinflusst haben
Erklärungen auf Konzept-Ebene: Erklärt das Verhalten des Modells mithilfe von hochrangigen Konzepten, die von Fachexperten bereitgestellt werden
Feinabstimmungsfähigkeiten: Ermöglicht die Anpassung mit Benutzerdaten, um hochrangige Konzepte zur Steuerung von Ausgaben einzufügen

Anwendungsfälle von Guide Labs: Interpretable foundation models

Gesundheitsdiagnostik: Bieten Sie erklärbare KI-Unterstützung für medizinische Diagnosen und identifizieren Sie einflussreiche Faktoren
Finanzentscheidungen: Bieten Sie transparente KI-Empfehlungen für Kredit- oder Investitionsentscheidungen mit klaren Begründungen
Analyse juristischer Dokumente: Analysieren Sie Verträge oder Rechtsprechungen mit Erklärungen zu wichtigen einflussreichen Texten und Konzepten
Inhaltsmoderation: Kennzeichnen Sie problematische Inhalte mit klaren Erklärungen, warum sie gekennzeichnet wurden und was die Entscheidung beeinflusst hat
Wissenschaftliche Forschung: Unterstützen Sie bei der Hypothesenbildung oder Datenanalyse mit nachverfolgbaren Einflüssen aus wissenschaftlicher Literatur

Vorteile

Hält eine Genauigkeit, die mit Standard-Fundamentmodellen vergleichbar ist
Verbessert die Transparenz und Interpretierbarkeit von KI-Entscheidungen
Ermöglicht einfacheres Debugging und Abstimmung der Modell-Ausgaben
Unterstützt multimodale Dateneingaben

Nachteile

Kann zusätzliche Rechenressourcen für Erklärungen erfordern
Könnte komplexer zu implementieren sein als Standard-Black-Box-Modelle
Mögliche Kompromisse zwischen Interpretierbarkeit und Modellleistung in einigen Fällen

Wie verwendet man Guide Labs: Interpretable foundation models

Melden Sie sich für den frühen Zugang an: Treten Sie der Warteliste auf der Website von Guide Labs bei, um exklusiven frühen Zugang zu ihren interpretierbaren Grundmodellen zu erhalten.
Installieren Sie den Guide Labs-Client: Sobald Sie Zugriff haben, installieren Sie die Guide Labs Python-Clientbibliothek.
Initialisieren Sie den Client: Importieren Sie die Client-Klasse und initialisieren Sie sie mit Ihrem API-Schlüssel: gl = Client(api_key='your_secret_key')
Bereiten Sie Ihren Prompt vor: Erstellen Sie eine Prompt-Zeichenfolge, die Sie mit dem Modell verwenden möchten, z.B. prompt_poem = 'Es war einmal ein Kürbis, '
Rufen Sie das Modell auf: Verwenden Sie gl.chat.create(), um eine Antwort zu generieren, indem Sie das Modell angeben und Erklärungen aktivieren: response, explanation = gl.chat.create(model='cb-llm-v1', prompt=prompt_poem, prompt_attribution=True, concept_importance=True, influential_points=10)
Analysieren Sie die Erklärungen: Greifen Sie auf verschiedene Arten von Erklärungen aus dem zurückgegebenen Erklärungsobjekt zu, wie z.B. prompt_attribution, concept_importance und influential_points.
Feinabstimmung des Modells (optional): Um das Modell anzupassen, laden Sie Trainingsdaten mit gl.files.create() hoch und führen Sie dann die Feinabstimmung mit gl.fine_tuning.jobs.create() durch

Guide Labs: Interpretable foundation models FAQs

Interpretable Foundation-Modelle sind KI-Modelle, die ihre Gründe und Ergebnisse erklären können, im Gegensatz zu traditionellen 'Black-Box'-Modellen. Guide Labs hat interpretierbare Versionen von großen Sprachmodellen (LLMs), Diffusionsmodellen und großangelegten Klassifikatoren entwickelt, die Erklärungen für ihre Entscheidungen liefern können, während sie eine hohe Leistung aufrechterhalten.

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