要使Sora模型支持模型可解释性和透明度，可以采取以下措施：
使用可解释性模型：选择使用可解释性较高的模型作为Sora模型的基础，如决策树、逻辑回归等。这些模型通常具有较好的可解释性，能够清晰地展示模型的预测过程和决策依据。
特征选择和特征工程：在构建Sora模型时，进行特征选择和特征工程，选择对模型预测结果有实际意义的特征，并对特征进行合理处理，以提高模型的可解释性。
添加解释性组件：在Sora模型中添加解释性组件，如SHAP值、LIME等，用于解释模型的预测结果和决策过程。这些组件可以帮助用户理解模型的预测逻辑和影响因素。
提供可视化界面：为Sora模型设计一个直观的可视化界面，展示模型的预测结果、特征重要性、决策过程等信息，让用户能够方便地理解和解释模型的工作机制。
通过以上措施，可以使Sora模型具有较高的可解释性和透明度，帮助用户更好地理解和信任模型的预测结果。
