Ti sei mai chiesto come funziona Pangram? Le reti neurali come Pangram sono spesso delle “scatole nere”: estremamente precise, ma misteriose e difficili da spiegare.
L'interpretabilità è il campo della ricerca sull'intelligenza artificiale che si occupa di studiare il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale. Negli ultimi mesi, noi di Pangram abbiamo iniziato ad applicare metodi di interpretabilità ai nostri modelli di rilevamento di testi basati sull'intelligenza artificiale utilizzati in produzione.
Visualizzazione dello spazio nel pangramma
Sulla base di quel lavoro, oggi lanciamo Pangram Space, un progetto di ricerca interattivo che consente di esplorare lo spazio di embedding di Pangram 3.3.2 e osservare come il modello distingua le classi di testo umano e di testo generato dall’IA.
Per vedere il progetto, visita Pangram Space!
Elyas Masrour è uno degli ingegneri fondatori di Pangram. Da quando è entrato a far parte di Pangram come secondo dipendente, appena uscito dall’Università del Maryland, ha sviluppato infrastrutture fondamentali quali l’API di distribuzione dei modelli, i controlli di accesso basati sui ruoli e le pipeline di supporto per le prove. Elyas lavora inoltre a stretto contatto con il team di ricerca su progetti quali la robustezza agli attacchi avversari, l’interpretabilità dei modelli e il rilevamento di contenuti misti eterogenei. Al di fuori del lavoro, Elyas ama dedicarsi a una vasta gamma di attività creative ed espressive, tra cui la realizzazione di film, la lettura e l'esplorazione della città.
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