Guide LabsModelos de base interpretáveis que são fáceis de alinhar

Guide Labs: Modelos de base interpretáveis

Revolucionando a IA com modelos transparentes e controláveis

Principais recursos

• API de modelo interpretável: Explique e direcione as saídas do modelo usando recursos compreensíveis para humanos.
• Atribuição de prompts: Identifique as partes importantes do prompt que influenciam a saída.
• Atribuição de dados: Determine quais dados de pré-treinamento e ajuste fino influenciam mais a saída gerada.
• Explicação de conceitos: Personalize e explique modelos usando recursos compreensíveis para humanos de alto nível.
• Treinamento multimodal: Treine e ajuste modelos com precisão em qualquer modalidade de dados.

Casos de uso

• Depuração e alinhamento: Use explicações confiáveis para depurar e alinhar modelos de forma eficaz.
• Treinamento de modelo personalizado: Ajuste os modelos com precisão com seus próprios dados para inserir conceitos de alto nível e controlar as saídas.
• Pesquisa e desenvolvimento: Aproveite os modelos interpretáveis para pesquisas inovadoras em aprendizado de máquina.
• Soluções empresariais: Implemente modelos interpretáveis em aplicativos empresariais para obter maior transparência e controle.

Preços

Guide Labs oferece planos de preços flexíveis projetados para diferentes necessidades. Entre em contato conosco para obter informações detalhadas sobre preços e planos personalizados.

Equipes

Guide Labs é liderado por especialistas em interpretabilidade de aprendizado de máquina:

• Julius Adebayo: Doutorado em interpretabilidade de aprendizado de máquina pelo MIT, com experiência no Google Brain, Meta e Prescient Design. Publicou mais de 10 artigos sobre interpretabilidade de aprendizado de máquina.
• Fulton Wang: Doutorado em interpretabilidade de aprendizado de máquina pelo MIT, com experiência na Meta e Apple. Desenvolvedor chave do pacote Captum.

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