Guide Labs: Interpretable foundation models
Guide Labs mengembangkan model dasar yang dapat dijelaskan yang dapat menjelaskan alasan mereka dengan andal, mudah diselaraskan dan diarahkan, serta berkinerja sama baiknya dengan model kotak hitam standar.
https://www.guidelabs.ai/?utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Nov 9, 2024
Apa itu Guide Labs: Interpretable foundation models
Guide Labs adalah startup penelitian AI yang didirikan pada tahun 2023 yang membangun model dasar yang dapat dijelaskan, termasuk model bahasa besar (LLM), model difusi, dan pengklasifikasi skala besar. Berbeda dengan model AI 'kotak hitam' tradisional, model-model Guide Labs dapat menjelaskan keluaran mereka, mengidentifikasi bagian input dan data pelatihan yang berpengaruh, dan dapat disesuaikan menggunakan konsep yang dapat dipahami manusia. Perusahaan menyediakan akses ke model-model ini melalui API, memungkinkan pengembang dan perusahaan untuk memanfaatkan AI yang dapat dijelaskan untuk berbagai aplikasi.
Fitur Utama Guide Labs: Interpretable foundation models
Guide Labs menawarkan model dasar yang dapat diinterpretasikan (termasuk LLM, model difusi, dan pengklasifikasi) yang memberikan penjelasan untuk keluaran mereka, memungkinkan pengendalian menggunakan fitur yang dapat dipahami manusia, dan mengidentifikasi bagian yang berpengaruh dari prompt dan data pelatihan. Model-model ini mempertahankan akurasi yang sebanding dengan model dasar standar sambil menawarkan transparansi dan kontrol yang lebih baik.
Keluaran yang dapat dijelaskan: Model dapat menjelaskan dan mengarahkan keluaran mereka menggunakan fitur yang dapat dipahami manusia
Atribusi prompt: Mengidentifikasi bagian mana dari prompt input yang paling mempengaruhi keluaran yang dihasilkan
Pelacakan pengaruh data: Menunjukkan token dalam data pra-pelatihan dan fine-tuning yang paling mempengaruhi keluaran model
Penjelasan tingkat konsep: Menjelaskan perilaku model menggunakan konsep tingkat tinggi yang diberikan oleh ahli domain
Kemampuan fine-tuning: Memungkinkan kustomisasi dengan data pengguna untuk menyisipkan konsep tingkat tinggi untuk mengarahkan keluaran
Kasus Penggunaan Guide Labs: Interpretable foundation models
Diagnostik kesehatan: Memberikan bantuan AI yang dapat dijelaskan untuk diagnosis medis sambil mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh
Pengambilan keputusan keuangan: Menawarkan rekomendasi AI yang transparan untuk keputusan pinjaman atau investasi dengan rasional yang jelas
Analisis dokumen hukum: Menganalisis kontrak atau hukum kasus dengan penjelasan tentang teks dan konsep kunci yang berpengaruh
Moderasi konten: Menandai konten bermasalah dengan penjelasan yang jelas tentang mengapa itu ditandai dan apa yang mempengaruhi keputusan
Penelitian ilmiah: Membantu dalam generasi hipotesis atau analisis data dengan pengaruh yang dapat dilacak dari literatur ilmiah
Kelebihan
Mempertahankan akurasi yang sebanding dengan model dasar standar
Meningkatkan transparansi dan interpretabilitas keputusan AI
Memungkinkan debugging dan penyelarasan keluaran model yang lebih mudah
Mendukung input data multi-modal
Kekurangan
Mungkin memerlukan sumber daya komputasi tambahan untuk penjelasan
Bisa lebih kompleks untuk diimplementasikan dibandingkan model black-box standar
Potensi trade-off antara interpretabilitas dan kinerja model dalam beberapa kasus
Cara Menggunakan Guide Labs: Interpretable foundation models
Daftar untuk akses awal: Bergabunglah dengan daftar tunggu di situs web Guide Labs untuk mendapatkan akses awal eksklusif ke model dasar mereka yang dapat dijelaskan.
Instal klien Guide Labs: Setelah Anda mendapatkan akses, instal pustaka klien Python Guide Labs.
Inisialisasi klien: Impor kelas Client dan inisialisasi dengan kunci API Anda: gl = Client(api_key='your_secret_key')
Siapkan prompt Anda: Buat string prompt yang ingin Anda gunakan dengan model, misalnya prompt_poem = 'Sekali waktu ada sebuah labu, '
Panggil model: Gunakan gl.chat.create() untuk menghasilkan respons, dengan menentukan model dan mengaktifkan penjelasan: response, explanation = gl.chat.create(model='cb-llm-v1', prompt=prompt_poem, prompt_attribution=True, concept_importance=True, influential_points=10)
Analisis penjelasan: Akses berbagai jenis penjelasan dari objek penjelasan yang dikembalikan, seperti prompt_attribution, concept_importance, dan influential_points.
Sesuaikan model (opsional): Untuk menyesuaikan model, unggah data pelatihan menggunakan gl.files.create() dan kemudian sesuaikan menggunakan gl.fine_tuning.jobs.create()
FAQ Guide Labs: Interpretable foundation models
Model dasar yang dapat dijelaskan adalah model AI yang dapat menjelaskan alasan dan hasilnya, tidak seperti model 'kotak hitam' tradisional. Guide Labs telah mengembangkan versi yang dapat dijelaskan dari model bahasa besar (LLM), model difusi, dan pengklasifikasi skala besar yang dapat memberikan penjelasan untuk keputusan mereka sambil mempertahankan kinerja tinggi.
Postingan Resmi
Memuat...Analitik Situs Web Guide Labs: Interpretable foundation models
Lalu Lintas & Peringkat Guide Labs: Interpretable foundation models
1.1K
Kunjungan Bulanan
#10268003
Peringkat Global
-
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Jul 2024-Nov 2024
Wawasan Pengguna Guide Labs: Interpretable foundation models
00:01:09
Rata-rata Durasi Kunjungan
2.08
Halaman Per Kunjungan
56.03%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Guide Labs: Interpretable foundation models
US: 100%
Others: NAN%