要使Sora模型支持模型可解釋性和透明度，可以采取以下措施：
使用可解釋性模型：選擇使用可解釋性較高的模型作為Sora模型的基礎，如決策樹、邏輯回歸等。這些模型通常具有較好的可解釋性，能夠清晰地展示模型的預測過程和決策依據。
特征選擇和特征工程：在構建Sora模型時，進行特征選擇和特征工程，選擇對模型預測結果有實際意義的特征，并對特征進行合理處理，以提高模型的可解釋性。
添加解釋性組件：在Sora模型中添加解釋性組件，如SHAP值、LIME等，用于解釋模型的預測結果和決策過程。這些組件可以幫助用戶理解模型的預測邏輯和影響因素。
提供可視化界面：為Sora模型設計一個直觀的可視化界面，展示模型的預測結果、特征重要性、決策過程等信息，讓用戶能夠方便地理解和解釋模型的工作機制。
通過以上措施，可以使Sora模型具有較高的可解釋性和透明度，幫助用戶更好地理解和信任模型的預測結果。
