Modello Interpretable AI per aziende regolamentate

I modelli di ragionamento non dicono sempre quello che pensano. Il nostro sì.

ARTICOLO DI RICERCA
I modelli di ragionamento non dicono sempre quello che pensano
Anthropic
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Chi lo usa

Pensato per i settori regolamentati

€ Sottoscrizione e prezzi assicurativi

Controlla i campi e le query dietro ogni calcolo del premio.

Valutazione del credito

I revisori possono vedere come un risultato è stato calcolato dai dati della domanda.

Sanità e idoneità ai benefici

Controlla le regole e le righe usate per ogni esito di idoneità.

Perché l'interpretabilità

IA generativa

Interpretable AI

Scatola nera

Scatola nera

L'IA generativa è come un alieno che ha letto tutto il testo di internet e ha scelto la propria rappresentazione interna per "vedere" i colori. Queste rappresentazioni si chiamano dimensioni e non sappiamo cosa significano. La frequenza della luce potrebbe essere una sua dimensione, oppure qualcosa che non capiamo. E non sappiamo nemmeno come interpreta le parole che le diciamo.

Comprensibile

Comprensibile

Gli esseri umani vedono il marrone come rosso, verde e blu grazie a tre tipi di coni negli occhi. Prereasoner è addestrato allo stesso modo. Le sue dimensioni prendono il nome da proprietà di schema.org come country e currency. Così la domanda e la risposta si possono ricondurre a quelle proprietà nel nostro modello.

Imprevedibile

Imprevedibile

L'IA generativa prevede la parola più probabile che viene dopo. Può scegliere una parola la prima volta e un'altra la seconda. Questo la rende simile a un umano nei chatbot. Ma in un calcolo finanziario significa che la stessa domanda può restituire un numero diverso.

Prevedibile

Prevedibile

Prereasoner converte una domanda in dimensioni con un nome, come "SUM" di "SALES" in "FRANCE". Questo viene convertito in una query SQL o in codice Python, in modo deterministico. Quando viene eseguito, il database o il codice calcola il numero. Con gli stessi dati, ottieni la stessa query e la stessa risposta.

Perché noi

Dimensioni con un nome, non un punteggio di confidenza

Un punteggio di confidenza nel prevedere la parola successiva non è una motivazione. Prereasoner mostra la query SQL eseguita, perché è stata scelta quella query e le righe dietro la risposta. Un revisore può controllare ogni passaggio e il calcolo, poi accettare o rifiutare la risposta.

Dimensioni con un nome, non un punteggio di confidenza
Un campo proxy non può nascondersi nella query

Un campo proxy non può nascondersi nella query

Un modello opaco può decidere un premio assicurativo in base a un indirizzo o a un altro campo proxy che nessuno può ispezionare. Qui il numero viene da una query. Se una colonna è usata in un filtro, in una join o in un calcolo, compare nell'SQL, così un revisore può trovarla e metterla in discussione.

La trasparenza arriva fino al codice sorgente

Il motore è Apache 2.0 e i pesi sono pubblicati. Il codice mostra come è definita ogni dimensione e come è stato addestrato il modello. Il tuo revisore non deve fidarsi della nostra parola su come ragiona il modello. Può leggere i passaggi del ragionamento e anche il nostro codice sorgente.

La trasparenza arriva fino al codice sorgente
Cosa può verificare un revisore
Cosa serve a un revisoreIA generativaPrereasoner
Spiegare perché è stata presa una decisioneUna spiegazione generata che potrebbe non essere fedeleLa derivazione stessa: query SQL, passaggi e righe
Riproduci la risposta per un revisorePuò variare con il campionamentoStessa query e stessa risposta con gli stessi dati e la stessa configurazione
Vedi quali campi hanno determinato il risultatoNon visibile dentro il modelloOgni colonna usata è nella query
Sai da dove viene un numeroScritto dal modelloCalcolato dal database a partire dalle tue righe
Gestire una domanda a cui i dati non possono rispondereTende a rispondere comunqueTi chiede di chiarire nei casi supportati
Tieni i dati regolamentati nel tuo cloudDipende dal fornitoreSelf-hosting nel tuo progetto cloud

I nostri prodotti

RAG strutturato per i tuoi dati CSV

Il RAG vettoriale risponde a "vendite in Francia" per somiglianza, quindi Kehl, una cittadina tedesca accanto a Strasburgo, può essere conteggiata come Francia. Il RAG strutturato collega la tua colonna delle città a una tabella dei paesi di Wikipedia, così la domanda diventa una join SQL che puoi leggere.

Parigi e Strasburgo sono collegate alla Francia, Berlino alla Germania. Kehl si trova accanto a Strasburgo con un punto interrogativo tra i due paesi.
Terminale che clona Prereasoner e lo distribuisce nel tuo progetto cloud

Esegui il motore aperto sulla tua CPU

Un fornitore può cambiare un modello ospitato a tua insaputa. Il codice Apache 2.0 e i pesi aperti di Prereasoner funzionano su CPU. Uno script guidato li distribuisce nel tuo progetto Google Cloud.

Fai domande sui tuoi dati in Microsoft Excel

Non puoi verificare un numero dell'IA se non vedi come ci è arrivata. Chiedi in inglese semplice e ogni risposta arriva con la query eseguita sul tuo foglio.

Risposta di Excel con le sue righe e la query
Domanda su un foglio Google Sheets con il calcolo e la risposta

Fai domande sui tuoi dati in Google Sheets

Una chat IA ti dà un numero senza i calcoli che ci sono dietro. Chiedi al tuo foglio Google Sheets in inglese semplice e guarda come viene calcolata la risposta, passo dopo passo.

Inizia gratis

Quando un numero sbagliato è una responsabilità legale, non puoi usare un'IA che tira a indovinare

Prereasoner mostra la query e le righe dietro ogni risposta.