Guide Labs: Interpretable foundation models Howto

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.
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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.

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