Guide Labs의 해석 가능한 모델은 어떤 기능을 가지고 있나요?

Guide Labs의 해석 가능한 모델은 다음과 같은 기능을 가지고 있습니다: 1) 인간이 이해할 수 있는 특성을 사용하여 출력을 설명하고 조정할 수 있습니다, 2) 중요한 프롬프트 부분을 나타내기 위해 신뢰할 수 있는 프롬프트 귀속을 제공합니다, 3) 사전 훈련 및 미세 조정 데이터에서 영향력 있는 토큰을 식별합니다, 4) 도메인 전문가의 고급 개념을 사용하여 모델을 맞춤화하고 설명합니다.

이 모델들은 성능 면에서 표준 기초 모델과 어떻게 비교되나요?

Guide Labs에 따르면, 그들의 해석 가능한 모델은 표준 기초 모델만큼 정확하고 높은 성능을 발휘하지만, 출력에 대한 설명을 제공하는 추가적인 이점이 있습니다.

사용자가 이러한 해석 가능한 모델을 미세 조정할 수 있나요?

네, Guide Labs는 사용자가 자신의 데이터로 모델을 맞춤화할 수 있도록 하는 미세 조정 API를 제공합니다. 이를 통해 고급 개념을 삽입하여 모델의 출력을 조정하고 제어할 수 있습니다.

이 해석 가능한 기초 모델을 개발한 사람은 누구인가요?

이 모델들은 MIT에서 ML 해석 가능성에 대한 박사 학위를 가진 Julius Adebayo와 Fulton Wang이 이끄는 Guide Labs 팀에 의해 개발되었습니다. 두 사람 모두 Google, Meta 및 Apple과 같은 회사에서 기계 학습 해석 가능성에 대한 광범위한 경험을 가지고 있습니다.

Guide Labs의 해석 가능한 모델에 어떻게 접근할 수 있나요?

Guide Labs는 현재 선택된 사용자와 함께 이러한 모델을 테스트하고 있습니다. 관심 있는 분들은 웹사이트에서 대기자 명단에 등록하여 조기 접근을 받을 수 있습니다.

Guide Labs: Interpretable foundation models

WebsiteContact for PricingLarge Language Models (LLMs)AI Developer Tools AI API Design

Guide Labs는 신뢰할 수 있는 이유를 설명할 수 있는 해석 가능한 기초 모델을 개발하며, 쉽게 정렬하고 조정할 수 있고, 표준 블랙 박스 모델만큼 성능을 발휘합니다.

소셜 및 이메일:

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개요
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제품 정보

업데이트됨:Nov 9, 2024

Guide Labs: Interpretable foundation models이란?

Guide Labs는 2023년에 설립된 AI 연구 스타트업으로, 대형 언어 모델(LLM), 확산 모델 및 대규모 분류기를 포함한 해석 가능한 기초 모델을 구축합니다. 전통적인 '블랙 박스' AI 모델과 달리 Guide Labs의 모델은 출력 결과를 설명하고, 입력 및 훈련 데이터의 영향력 있는 부분을 식별하며, 인간이 이해할 수 있는 개념을 사용하여 사용자 정의할 수 있습니다. 이 회사는 API를 통해 이러한 모델에 대한 액세스를 제공하여 개발자와 기업이 다양한 응용 프로그램을 위해 해석 가능한 AI를 활용할 수 있도록 합니다.

Guide Labs: Interpretable foundation models의 주요 기능

가이드 랩스는 출력에 대한 설명을 제공하고, 인간이 이해할 수 있는 기능을 사용하여 조정할 수 있으며, 프롬프트와 훈련 데이터의 영향력 있는 부분을 식별하는 해석 가능한 기초 모델(LLM, 확산 모델 및 분류기 포함)을 제공합니다. 이러한 모델은 표준 기초 모델과 비교할 수 있는 정확성을 유지하면서 향상된 투명성과 제어를 제공합니다.

설명 가능한 출력: 모델은 인간이 이해할 수 있는 기능을 사용하여 출력에 대한 설명과 조정을 할 수 있습니다

프롬프트 귀속: 생성된 출력에 가장 영향을 미친 입력 프롬프트의 부분을 식별합니다

데이터 영향 추적: 모델의 출력에 가장 영향을 미친 사전 훈련 및 미세 조정 데이터의 토큰을 정확히 지적합니다

개념 수준 설명: 도메인 전문가가 제공하는 고급 개념을 사용하여 모델 동작을 설명합니다

미세 조정 기능: 출력을 조정하기 위해 고급 개념을 삽입할 수 있도록 사용자 데이터로 사용자 정의를 허용합니다

Guide Labs: Interpretable foundation models의 사용 사례

의료 진단: 영향력 있는 요인을 식별하면서 의료 진단을 위한 설명 가능한 AI 지원 제공

재무 의사 결정: 명확한 근거를 가진 대출 또는 투자 결정을 위한 투명한 AI 추천 제공

법률 문서 분석: 주요 영향력 있는 텍스트 및 개념에 대한 설명과 함께 계약 또는 판례 분석

콘텐츠 조정: 왜 문제가 있는 콘텐츠로 표시되었는지와 결정에 영향을 미친 요소에 대한 명확한 설명과 함께 문제 콘텐츠 플래그 지정

과학 연구: 과학 문헌에서의 추적 가능한 영향을 통해 가설 생성 또는 데이터 분석 지원

장점

표준 기초 모델과 비교할 수 있는 정확성을 유지합니다

AI 결정의 투명성과 해석 가능성을 향상시킵니다

모델 출력의 디버깅 및 정렬을 더 쉽게 지원합니다

다중 모드 데이터 입력을 지원합니다

단점

설명을 위해 추가적인 계산 자원이 필요할 수 있습니다

표준 블랙박스 모델보다 구현이 더 복잡할 수 있습니다

일부 경우 해석 가능성과 모델 성능 간의 잠재적 절충이 있을 수 있습니다

Guide Labs: Interpretable foundation models 사용 방법

조기 액세스 신청: Guide Labs 웹사이트에서 대기자 명단에 가입하여 해석 가능한 기초 모델에 대한 독점적인 조기 액세스를 받으세요.

Guide Labs 클라이언트 설치: 액세스 권한을 얻으면 Guide Labs Python 클라이언트 라이브러리를 설치하세요.

클라이언트 초기화: Client 클래스를 가져오고 API 키로 초기화하세요: gl = Client(api_key='your_secret_key')

프롬프트 준비: 모델과 함께 사용하려는 프롬프트 문자열을 만드세요. 예: prompt_poem = '옛날 옛적에 호박이 있었어요, '

모델 호출: gl.chat.create()를 사용하여 응답을 생성하고 모델을 지정하며 설명을 활성화하세요: response, explanation = gl.chat.create(model='cb-llm-v1', prompt=prompt_poem, prompt_attribution=True, concept_importance=True, influential_points=10)

설명 분석: 반환된 설명 객체에서 prompt_attribution, concept_importance 및 influential_points와 같은 다양한 유형의 설명에 액세스하세요.

모델 미세 조정 (선택 사항): 모델을 사용자 정의하려면 gl.files.create()를 사용하여 훈련 데이터를 업로드한 다음 gl.fine_tuning.jobs.create()를 사용하여 미세 조정하세요.

Guide Labs: Interpretable foundation models 자주 묻는 질문

해석 가능한 기초 모델은 전통적인 '블랙 박스' 모델과 달리 자신의 추론과 결과를 설명할 수 있는 AI 모델입니다. Guide Labs는 높은 성능을 유지하면서 결정에 대한 설명을 제공할 수 있는 대형 언어 모델(LLM), 확산 모델 및 대규모 분류기의 해석 가능한 버전을 개발했습니다.