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Guide Labs: Interpretable foundation models
Guide Labs développe des modèles de fond interprétables qui peuvent expliquer de manière fiable leur raisonnement, sont faciles à aligner et à orienter, et performent aussi bien que des modèles en boîte noire standard.
https://www.guidelabs.ai/?utm_source=aipure
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Informations sur le produit
Mis à jour:Feb 16, 2025
Tendances du trafic mensuel de Guide Labs: Interpretable foundation models
Guide Labs: Interpretable foundation models a reçu 2.0k visites le mois dernier, démontrant une Baisse significative de -25%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
Voir l'historique du traficQu'est-ce que Guide Labs: Interpretable foundation models
Guide Labs est une startup de recherche en IA fondée en 2023 qui construit des modèles de fond interprétables, y compris des modèles de langage de grande taille (LLMs), des modèles de diffusion et des classificateurs à grande échelle. Contrairement aux modèles d'IA traditionnels en 'boîte noire', les modèles de Guide Labs peuvent expliquer leurs résultats, identifier les parties influentes des entrées et des données d'entraînement, et être personnalisés en utilisant des concepts compréhensibles par les humains. L'entreprise fournit un accès à ces modèles via une API, permettant aux développeurs et aux entreprises de tirer parti de l'IA interprétable pour diverses applications.
Caractéristiques principales de Guide Labs: Interpretable foundation models
Guide Labs propose des modèles de fond interprétables (y compris des LLM, des modèles de diffusion et des classificateurs) qui fournissent des explications pour leurs sorties, permettent de diriger en utilisant des caractéristiques compréhensibles par les humains, et identifient les parties influentes des invites et des données d'entraînement. Ces modèles maintiennent une précision comparable à celle des modèles de fond standard tout en offrant une transparence et un contrôle accrus.
Sorties explicables: Les modèles peuvent expliquer et diriger leurs sorties en utilisant des caractéristiques compréhensibles par les humains
Attribution des invites: Identifie quelles parties de l'invite d'entrée ont le plus influencé la sortie générée
Suivi de l'influence des données: Identifie les tokens dans les données de pré-entraînement et de réglage fin qui ont le plus affecté la sortie du modèle
Explications au niveau des concepts: Explique le comportement du modèle en utilisant des concepts de haut niveau fournis par des experts du domaine
Capacités de réglage fin: Permet la personnalisation avec des données utilisateur pour insérer des concepts de haut niveau afin de diriger les sorties
Cas d'utilisation de Guide Labs: Interpretable foundation models
Diagnostics de santé: Fournir une assistance IA explicable pour les diagnostics médicaux tout en identifiant les facteurs influents
Prise de décision financière: Offrir des recommandations IA transparentes pour les décisions de prêt ou d'investissement avec des justifications claires
Analyse de documents juridiques: Analyser des contrats ou des jurisprudences avec des explications des textes et concepts influents clés
Modération de contenu: Signaler du contenu problématique avec des explications claires sur les raisons pour lesquelles il a été signalé et ce qui a influencé la décision
Recherche scientifique: Aider à la génération d'hypothèses ou à l'analyse de données avec des influences traçables provenant de la littérature scientifique
Avantages
Maintient une précision comparable à celle des modèles de fond standard
Améliore la transparence et l'interprétabilité des décisions IA
Permet un débogage et un alignement plus faciles des sorties du modèle
Prend en charge les entrées de données multimodales
Inconvénients
Peut nécessiter des ressources informatiques supplémentaires pour les explications
Pourrait être plus complexe à mettre en œuvre que les modèles boîte noire standard
Éventuels compromis entre interprétabilité et performance du modèle dans certains cas
Comment utiliser Guide Labs: Interpretable foundation models
Inscrivez-vous pour un accès anticipé: Rejoignez la liste d'attente sur le site Web de Guide Labs pour obtenir un accès anticipé exclusif à leurs modèles de fond interprétables.
Installez le client Guide Labs: Une fois que vous avez accès, installez la bibliothèque cliente Python de Guide Labs.
Initialisez le client: Importez la classe Client et initialisez-la avec votre clé API : gl = Client(api_key='votre_clé_secrète')
Préparez votre invite: Créez une chaîne d'invite que vous souhaitez utiliser avec le modèle, par exemple prompt_poem = 'Il était une fois une citrouille, '
Appelez le modèle: Utilisez gl.chat.create() pour générer une réponse, en spécifiant le modèle et en activant les explications : response, explanation = gl.chat.create(model='cb-llm-v1', prompt=prompt_poem, prompt_attribution=True, concept_importance=True, influential_points=10)
Analysez les explications: Accédez à différents types d'explications à partir de l'objet d'explication retourné, tels que prompt_attribution, concept_importance et influential_points.
Ajustez le modèle (optionnel): Pour personnaliser le modèle, téléchargez les données d'entraînement en utilisant gl.files.create() puis ajustez-le en utilisant gl.fine_tuning.jobs.create()
FAQ de Guide Labs: Interpretable foundation models
Les modèles de fondation interprétables sont des modèles d'IA qui peuvent expliquer leur raisonnement et leurs résultats, contrairement aux modèles traditionnels 'boîte noire'. Guide Labs a développé des versions interprétables de grands modèles de langage (LLMs), de modèles de diffusion et de classificateurs à grande échelle qui peuvent fournir des explications pour leurs décisions tout en maintenant une haute performance.
Publications officielles
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