Guide Labs: Interpretable foundation models

Guide Labs: Interpretable foundation models

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Guide Labs desarrolla modelos de base interpretables que pueden explicar de manera confiable su razonamiento, son fáciles de alinear y dirigir, y rinden tan bien como los modelos de caja negra estándar.
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Guide Labs: Interpretable foundation models

Información del Producto

Actualizado:16/02/2025

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¿Qué es Guide Labs: Interpretable foundation models?

Guide Labs es una startup de investigación en IA fundada en 2023 que construye modelos de base interpretables, incluidos modelos de lenguaje grandes (LLMs), modelos de difusión y clasificadores a gran escala. A diferencia de los modelos de IA tradicionales de 'caja negra', los modelos de Guide Labs pueden explicar sus salidas, identificar partes influyentes de las entradas y datos de entrenamiento, y ser personalizados utilizando conceptos comprensibles para los humanos. La empresa proporciona acceso a estos modelos a través de una API, permitiendo a desarrolladores y empresas aprovechar la IA interpretable para diversas aplicaciones.

Características Principales de Guide Labs: Interpretable foundation models

Guide Labs ofrece modelos de base interpretables (incluidos LLMs, modelos de difusión y clasificadores) que proporcionan explicaciones para sus salidas, permiten la orientación utilizando características comprensibles por humanos e identifican partes influyentes de los prompts y los datos de entrenamiento. Estos modelos mantienen una precisión comparable a los modelos de base estándar mientras ofrecen una mayor transparencia y control.
Salidas explicables: Los modelos pueden explicar y orientar sus salidas utilizando características comprensibles por humanos
Atribución de prompts: Identifica qué partes del prompt de entrada influyeron más en la salida generada
Seguimiento de influencia de datos: Señala tokens en datos de pre-entrenamiento y ajuste fino que más afectaron la salida del modelo
Explicaciones a nivel de concepto: Explica el comportamiento del modelo utilizando conceptos de alto nivel proporcionados por expertos en el dominio
Capacidades de ajuste fino: Permite la personalización con datos del usuario para insertar conceptos de alto nivel para orientar las salidas

Casos de Uso de Guide Labs: Interpretable foundation models

Diagnósticos de salud: Proporcionar asistencia de IA explicable para diagnósticos médicos mientras se identifican factores influyentes
Toma de decisiones financieras: Ofrecer recomendaciones de IA transparentes para decisiones de préstamo o inversión con razones claras
Análisis de documentos legales: Analizar contratos o jurisprudencia con explicaciones de texto y conceptos clave influyentes
Moderación de contenido: Marcar contenido problemático con explicaciones claras de por qué fue marcado y qué influyó en la decisión
Investigación científica: Asistir en la generación de hipótesis o análisis de datos con influencias rastreables de la literatura científica

Ventajas

Mantiene una precisión comparable a los modelos de base estándar
Aumenta la transparencia y la interpretabilidad de las decisiones de IA
Permite una depuración y alineación más fáciles de las salidas del modelo
Soporta entradas de datos multimodales

Desventajas

Puede requerir recursos computacionales adicionales para las explicaciones
Podría ser más complejo de implementar que los modelos estándar de caja negra
Posibles compensaciones entre interpretabilidad y rendimiento del modelo en algunos casos

Cómo Usar Guide Labs: Interpretable foundation models

Regístrate para acceso anticipado: Únete a la lista de espera en el sitio web de Guide Labs para obtener acceso anticipado exclusivo a sus modelos de base interpretables.
Instala el cliente de Guide Labs: Una vez que tengas acceso, instala la biblioteca cliente de Python de Guide Labs.
Inicializa el cliente: Importa la clase Client e inicialízala con tu clave API: gl = Client(api_key='tu_clave_secreta')
Prepara tu prompt: Crea una cadena de prompt que quieras usar con el modelo, por ejemplo, prompt_poem = 'Érase una vez una calabaza, '
Llama al modelo: Usa gl.chat.create() para generar una respuesta, especificando el modelo y habilitando explicaciones: response, explanation = gl.chat.create(model='cb-llm-v1', prompt=prompt_poem, prompt_attribution=True, concept_importance=True, influential_points=10)
Analiza las explicaciones: Accede a diferentes tipos de explicaciones del objeto de explicación devuelto, como prompt_attribution, concept_importance y influential_points.
Ajusta el modelo (opcional): Para personalizar el modelo, sube datos de entrenamiento usando gl.files.create() y luego ajusta usando gl.fine_tuning.jobs.create()

Preguntas Frecuentes de Guide Labs: Interpretable foundation models

Los modelos de fundación interpretables son modelos de IA que pueden explicar su razonamiento y resultados, a diferencia de los modelos tradicionales de 'caja negra'. Guide Labs ha desarrollado versiones interpretables de grandes modelos de lenguaje (LLMs), modelos de difusión y clasificadores a gran escala que pueden proporcionar explicaciones para sus decisiones mientras mantienen un alto rendimiento.

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