Guide Labs: Interpretable foundation models Features
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.
Lihat Lebih BanyakFitur 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
Lihat Selengkapnya