Guide Labs: Interpretable foundation models Howto
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 BanyakCara 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.
Lihat Selengkapnya