Guide Labs的可解釋模型有哪些能力？

Guide Labs 是一家成立於 2023 年的 AI 研究初創公司，致力於構建可解釋的基礎模型，包括大型語言模型（LLMs）、擴散模型和大規模分類器。與傳統的「黑箱」AI 模型不同，Guide Labs 的模型能夠解釋其輸出，識別輸入和訓練數據中的影響部分，並使用人類可理解的概念進行定制。該公司通過 API 提供這些模型，允許開發人員和公司利用可解釋的 AI 進行各種應用。

Guide Labs: Interpretable foundation models 的主要功能

Guide Labs 提供可解釋的基礎模型（包括 LLM、擴散模型和分類器），這些模型能為其輸出提供解釋，允許使用人類可理解的特徵進行操控，並識別提示和訓練數據中具有影響力的部分。這些模型在保持與標準基礎模型相當的準確性的同時，提供了增強的透明度和控制能力。

可解釋的輸出: 模型能夠使用人類可理解的特徵解釋和操控其輸出

提示歸因: 識別輸入提示中哪些部分對生成的輸出影響最大

數據影響追蹤: 標記預訓練和微調數據中對模型輸出影響最大的標記

概念級解釋: 使用領域專家提供的高級概念解釋模型行為

微調能力: 允許使用用戶數據進行定制，插入高級概念以操控輸出

Guide Labs: Interpretable foundation models 的使用案例

醫療診斷: 提供可解釋的人工智能輔助醫療診斷，同時識別影響因素

金融決策: 提供透明的 AI 推薦，用於貸款或投資決策，並附有明確的理由

法律文件分析: 分析合同或案例法，並解釋關鍵影響文本和概念

內容審核: 標記有問題的內容，並清楚解釋為何被標記以及哪些因素影響了決策

科學研究: 協助假設生成或數據分析，追蹤科學文獻中的影響因素

優點

保持與標準基礎模型相當的準確性

增強 AI 決策的透明度和可解釋性

允許更容易的調試和模型輸出的對齊

支持多模態數據輸入

缺點

可能需要額外的計算資源來提供解釋

實施可能比標準的黑箱模型更複雜

在某些情況下，解釋性和模型性能之間可能存在權衡

如何使用 Guide Labs: Interpretable foundation models

註冊早期訪問: 在 Guide Labs 的網站上加入候補名單，以獲得對其可解釋基礎模型的獨家早期訪問權限。

安裝 Guide Labs 客戶端: 一旦獲得訪問權限，安裝 Guide Labs 的 Python 客戶端庫。

初始化客戶端: 導入 Client 類並使用您的 API 密鑰初始化它：gl = Client(api_key='your_secret_key')

準備您的提示: 創建一個您希望與模型一起使用的提示字符串，例如：prompt_poem = 'Once upon a time there was a pumpkin, '

調用模型: 使用 gl.chat.create() 生成回應，指定模型並啟用解釋：response, explanation = gl.chat.create(model='cb-llm-v1', prompt=prompt_poem, prompt_attribution=True, concept_importance=True, influential_points=10)

分析解釋: 從返回的解釋對象訪問不同類型的解釋，例如 prompt_attribution、concept_importance 和 influential_points。

微調模型（可選）: 要定制模型，請使用 gl.files.create() 上傳訓練數據，然後使用 gl.fine_tuning.jobs.create() 進行微調

Guide Labs: Interpretable foundation models 常見問題

可解釋的基礎模型是能夠解釋其推理和輸出的AI模型，不同於傳統的「黑箱」模型。Guide Labs已開發出可解釋的大型語言模型（LLMs）、擴散模型和大規模分類器版本，這些模型在保持高性能的同時，能夠提供其決策的解釋。

官方貼文

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Guide Labs: Interpretable foundation models 網站分析

Guide Labs: Interpretable foundation models 流量和排名

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類別排名

流量趨勢：Jul 2024-Nov 2024

Guide Labs: Interpretable foundation models 用戶洞察

00:01:09

平均訪問時長

2.08

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US: 100%

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