Guide Labs易于对齐的可解释的基础模型

指南实验室：可解释的基础模型

通过透明且可控的模型彻底改变 AI

主要功能

• 可解释模型 API: 使用人类可理解的功能来解释和控制模型输出。
• 提示归因: 识别影响输出的提示的重要部分。
• 数据归因: 确定哪些预训练和微调数据对生成的输出影响最大。
• 概念解释: 使用人类可理解的高级功能来定制和解释模型。
• 多模态训练: 在任何数据模态上训练和微调模型。

用例

• 调试和对齐: 使用可靠的解释来有效地调试和对齐模型。
• 自定义模型训练: 使用您自己的数据微调模型，以插入高级概念并控制输出。
• 研究与开发: 利用可解释的模型进行机器学习领域的创新研究。
• 企业解决方案: 在企业应用程序中实现可解释的模型，以提高透明度和控制力。

定价

指南实验室提供灵活的定价计划，以满足不同的需求。请联系我们获取详细的定价信息和定制计划。

团队

指南实验室由机器学习可解释性的专家领导：

• Julius Adebayo: 拥有麻省理工学院机器学习可解释性的博士学位，曾在 Google Brain、Meta 和 Prescient Design 工作。已发表十多篇关于机器学习可解释性的论文。
• Fulton Wang: 拥有麻省理工学院机器学习可解释性的博士学位，曾在 Meta 和 Apple 工作。Captum 包的首席开发者。

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