Guide Labs: Interpretable foundation models Özellikler
Guide Labs, mantığını güvenilir bir şekilde açıklayabilen, kolayca uyum sağlayabilen ve yönlendirilebilen, standart siyah kutu modelleri kadar iyi performans gösteren yorumlanabilir temel modeller geliştirir.
Daha Fazla GösterGuide Labs: Interpretable foundation models Temel Özellikleri
Guide Labs, çıktıları için açıklamalar sağlayan, insan tarafından anlaşılabilir özellikler kullanarak yönlendirmeye izin veren ve istemlerin ve eğitim verilerinin etkili kısımlarını tanımlayan yorumlanabilir temel modeller (LLM'ler, difüzyon modelleri ve sınıflandırıcılar dahil) sunmaktadır. Bu modeller, standart temel modellere kıyasla karşılaştırılabilir bir doğruluk sağlarken, artırılmış şeffaflık ve kontrol sunar.
Açıklanabilir çıktılar: Modeller, insan tarafından anlaşılabilir özellikler kullanarak çıktıları açıklayabilir ve yönlendirebilir
İstem atıfı: Girdi isteminin hangi kısımlarının üretilen çıktıyı en çok etkilediğini tanımlar
Veri etkisi takibi: Modelin çıktısını en çok etkileyen ön eğitim ve ince ayar verilerindeki token'ları belirler
Kavram düzeyinde açıklamalar: Alan uzmanları tarafından sağlanan yüksek düzeyde kavramlar kullanarak model davranışını açıklar
İnce ayar yetenekleri: Çıktıları yönlendirmek için yüksek düzeyde kavramları eklemek üzere kullanıcı verileriyle özelleştirmeye izin verir
Guide Labs: Interpretable foundation models Kullanım Alanları
Sağlık teşhisleri: Etkili faktörleri tanımlarken tıbbi teşhisler için açıklanabilir AI yardımı sağlamak
Finansal karar verme: Açık gerekçelerle kredi veya yatırım kararları için şeffaf AI önerileri sunmak
Hukuki belge analizi: Anahtar etkili metin ve kavramların açıklamalarıyla sözleşmeleri veya içtihatları analiz etmek
İçerik denetimi: Neden işaretlendiği ve kararın neyin etkilediği konusunda net açıklamalarla sorunlu içeriği işaretlemek
Bilimsel araştırma: Bilimsel literatürden izlenebilir etkilerle hipotez oluşturma veya veri analizi konusunda yardımcı olmak
Artıları
Standart temel modellere kıyasla karşılaştırılabilir bir doğruluğu korur
AI kararlarının şeffaflığını ve yorumlanabilirliğini artırır
Model çıktılarının daha kolay hata ayıklamasını ve hizalanmasını sağlar
Çok modlu veri girişlerini destekler
Eksileri
Açıklamalar için ek hesaplama kaynakları gerektirebilir
Standart kara kutu modellerden daha karmaşık uygulanabilir
Bazı durumlarda yorumlanabilirlik ile model performansı arasında potansiyel denge sorunları olabilir
Daha Fazla Göster