Steerling-8B模型使用入口，80亿参数规模，在1.35万亿Token语料上训练完成

Steerling-8B是由Guide Labs正式发布的全球首个具备内在可解释性（Intrinsic Interpretability）的大语言模型。它的问世不仅是一款新模型的推出，更代表了AI架构设计从「事后归因、黑盒猜测」向「事前设计、全程可溯」的范式级突破，让模型生成的每一个Token都具备清晰、可追溯的依据。

Steerling-8B核心功能：

1、基础参数：

80亿参数量，基于1.35万亿Token的增强版Nemotron-cc-hq数据集训练，采用bfloat16精度，上下文长度4096，适配H100、A100、RTX 4090等18GB及以上VRAM的GPU。

2、创新架构：

采用CausalDiffusionLM+可解释概念头设计，搭配块因果注意力（64-token块内双向注意力、块间因果注意力），推理时通过置信度驱动的逐次解掩码实现非自回归文本生成。

3、核心能力：

支持文本生成、预测归因、生成控制、表征提取四大核心功能，可将模型隐藏状态拆解为人类可理解的33732个已知概念、101196个未知概念及修正项，精准追溯生成逻辑。

4、词汇与注意力：

基于OpenAI cl100k_base分词器扩展4个特殊令牌，总词汇量100281；采用GQA机制（32个注意力头、4个KV头），兼顾效率与建模能力。

Steerling-8B快速使用与部署：

1、安装：

支持PyPI直接安装（pip install steerling）或源码编译安装，适配Python 3.13版本；

2、调用：

提供简洁的API接口，通过SteerlingGenerator.from_pretrained加载模型，几行代码即可实现文本生成；

3、生态兼容：

自定义架构暂不直接支持Hugging Face transformers库，项目提供专属工具包，接口设计贴近通用开源框架，降低使用成本。

Steerling-8B应用场景：

1、AI安全与合规：可追溯推理依据，满足金融、医疗、法律等高监管行业要求。

2、企业级可信AI：明确知识来源，降低hallucination（幻觉），提升决策可靠性。

3、提示词与模型调试：精准定位触发逻辑，快速优化Prompt、对齐模型行为。

4、学术与科研：可解释推理过程，助力大模型机理研究与架构创新。

5、内容生成与版权：追溯知识来源，规避侵权风险，支持原创性与引用核查。

6、教育与辅助工具：展示思考过程，让AI不仅给答案，还能讲清「为什么」。

进入Steerling-8B模型官网入口

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标签： AI大语言模型, GitHub仓库, Guide Labs

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