Guide Labs: Interpretable foundation models 功能
Guide Labs 開發的可解釋基礎模型能夠可靠地解釋其推理過程，易於對齊和引導，並且性能與標準黑箱模型相當。
查看更多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
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