Guide LabsModelos de base interpretables que son fáciles de alinear

Guide Labs: Modelos de base interpretables

Revolucionando la IA con modelos transparentes y controlables

Características clave

• API de modelo interpretable: Explique y dirija las salidas del modelo utilizando características comprensibles para los humanos.
• Atribución de indicaciones: Identifique las partes importantes de la indicación que influyen en la salida.
• Atribución de datos: Determine qué datos de preentrenamiento y ajuste fino influyen más en la salida generada.
• Explicación de conceptos: Personalice y explique los modelos utilizando características comprensibles para los humanos de alto nivel.
• Entrenamiento multimodal: Entrena y ajusta los modelos con precisión en cualquier modalidad de datos.

Casos de uso

• Depuración y alineación: Utilice explicaciones confiables para depurar y alinear modelos de manera efectiva.
• Entrenamiento personalizado de modelos: Ajuste los modelos con precisión con sus propios datos para insertar conceptos de alto nivel y controlar las salidas.
• Investigación y desarrollo: Aproveche los modelos interpretables para investigaciones novedosas en aprendizaje automático.
• Soluciones empresariales: Implemente modelos interpretables en aplicaciones empresariales para obtener una mejor transparencia y control.

Precios

Guide Labs ofrece planes de precios flexibles diseñados para diferentes necesidades. Contáctenos para obtener información detallada sobre precios y planes personalizados.

Equipos

Guide Labs está dirigido por expertos en interpretabilidad del aprendizaje automático:

• Julius Adebayo: Doctorado en interpretabilidad del aprendizaje automático del MIT, con experiencia en Google Brain, Meta y Prescient Design. Ha publicado más de 10 artículos sobre interpretabilidad del aprendizaje automático.
• Fulton Wang: Doctorado en interpretabilidad del aprendizaje automático del MIT, con experiencia en Meta y Apple. Desarrollador clave del paquete Captum.

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