Guide Labs: Interpretable foundation models Come Usare
Guide Labs sviluppa modelli fondamentali interpretabili che possono spiegare in modo affidabile il loro ragionamento, sono facili da allineare e guidare e funzionano altrettanto bene dei modelli standard a scatola nera.
Visualizza AltroCome usare Guide Labs: Interpretable foundation models
Iscriviti per l'accesso anticipato: Unisciti alla lista d'attesa sul sito web di Guide Labs per ottenere accesso esclusivo anticipato ai loro modelli fondamentali interpretabili.
Installa il client di Guide Labs: Una volta ottenuto l'accesso, installa la libreria client Python di Guide Labs.
Inizializza il client: Importa la classe Client e inizializzala con la tua chiave API: gl = Client(api_key='your_secret_key')
Prepara il tuo prompt: Crea una stringa di prompt che desideri utilizzare con il modello, ad esempio prompt_poem = 'C'era una volta una zucca, '
Chiama il modello: Usa gl.chat.create() per generare una risposta, specificando il modello e abilitando le spiegazioni: response, explanation = gl.chat.create(model='cb-llm-v1', prompt=prompt_poem, prompt_attribution=True, concept_importance=True, influential_points=10)
Analizza le spiegazioni: Accedi a diversi tipi di spiegazioni dall'oggetto di spiegazione restituito, come prompt_attribution, concept_importance e influential_points.
Esegui il fine-tuning del modello (opzionale): Per personalizzare il modello, carica i dati di addestramento utilizzando gl.files.create() e poi esegui il fine-tuning utilizzando gl.fine_tuning.jobs.create()
FAQ di Guide Labs: Interpretable foundation models
I modelli fondazionali interpretabili sono modelli di intelligenza artificiale che possono spiegare il loro ragionamento e i loro risultati, a differenza dei modelli tradizionali 'black box'. Guide Labs ha sviluppato versioni interpretabili di grandi modelli di linguaggio (LLM), modelli di diffusione e classificatori su larga scala che possono fornire spiegazioni per le loro decisioni mantenendo elevate prestazioni.
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