Guide Labs: Interpretable foundation models 特徴
Guide Labsは、その推論を信頼性を持って説明でき、整合性を持ちやすく、標準のブラックボックスモデルと同等のパフォーマンスを発揮する解釈可能な基盤モデルを開発しています。
もっと見るGuide Labs: Interpretable foundation modelsの主な機能
Guide Labsは、出力の説明を提供し、人間が理解できる特徴を使用して操作を可能にし、プロンプトやトレーニングデータの影響を与える部分を特定する解釈可能な基盤モデル（LLM、拡散モデル、分類器を含む）を提供します。これらのモデルは、標準的な基盤モデルと同等の精度を維持しながら、透明性と制御を強化します。
説明可能な出力: モデルは人間が理解できる特徴を使用して出力を説明し、操作することができます
プロンプト帰属: 生成された出力に最も影響を与えた入力プロンプトの部分を特定します
データ影響追跡: モデルの出力に最も影響を与えた事前トレーニングおよびファインチューニングデータのトークンを特定します
概念レベルの説明: ドメイン専門家が提供する高レベルの概念を使用してモデルの動作を説明します
ファインチューニング機能: ユーザーデータを使用して出力を操作するための高レベルの概念を挿入するカスタマイズを可能にします
Guide Labs: Interpretable foundation modelsのユースケース
医療診断: 影響を与える要因を特定しながら、医療診断のための説明可能なAI支援を提供します
金融意思決定: 明確な根拠を持つ融資または投資の意思決定のための透明なAI推奨を提供します
法的文書分析: 重要な影響を与えるテキストと概念の説明を伴って契約や判例を分析します
コンテンツモデレーション: なぜそれがフラグされたのか、そして何が決定に影響を与えたのかを明確に説明して問題のあるコンテンツをフラグします
科学研究: 科学文献からの追跡可能な影響を持つ仮説生成やデータ分析を支援します
メリット
標準的な基盤モデルと同等の精度を維持します
AIの意思決定の透明性と解釈可能性を向上させます
モデル出力のデバッグと整合性を容易にします
マルチモーダルデータ入力をサポートします
デメリット
説明のために追加の計算リソースが必要な場合があります
標準的なブラックボックスモデルよりも実装が複雑になる可能性があります
場合によっては解釈可能性とモデルのパフォーマンスの間にトレードオフがある可能性があります
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