OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banane
Anthropic - Claude
xAI - Grok
Deepseek
Alibaba - Qwen
ByteDance – Das Beste von ByteDance
Alle Modelle
Unternehmenspläne
KI-Anwendungsentwicklung
KI-Übersetzer-API
KI-SEO/GEO-Dienst
Geooptimierter PR-Service
Web-Scraping-Dienst
Die besten KI-Tools
Top-KI-Roboter
Einloggen
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'meta-llama/Meta-Llama-Guard-3-8B',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/Meta-Llama-Guard-3-8B",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
.png){kind=logo}
Produktdetails
Wir stellen Llama Guard 2 (8B) vor: Erweiterte Inhaltssicherheit für LLMs
Lama Guard 2 (8B)Das von Meta AI entwickelte und im April 2024 veröffentlichte Modell ist ein Textklassifizierungsmodell mit 8 Milliarden Parametern, das die Inhaltssicherheit in großen Sprachmodellen (LLMs) verbessern soll. Basierend auf der Architektur von Meta Llama 3 liefert es zuverlässige Sicherheitsvorhersagen für elf Gefahrenkategorien der MLCommons-Taxonomie. Seine Hauptfunktion besteht darin, potenziell schädliche oder unangemessene Texte, die von LLMs generiert werden, zu klassifizieren und zu filtern und so einen verantwortungsvollen Einsatz von KI zu gewährleisten.
Wichtigste Modelldetails:
- ⭐ Modellbezeichnung: LamaGuard
- 💡 Entwickler/Schöpfer: Meta
- 🗓️ Veröffentlichungsdatum: April 2024
- 🏷️ Version: LlamaGuard-2-8B
- 🧠 Modelltyp: Textklassifizierung
Kernfunktionen und Merkmale
- ✅ Überragende Leistung: LlamaGuard-2-8B übertrifft andere führende APIs zur Inhaltsmoderation, darunter Azure, OpenAI Moderation und Perspective, durchweg.
- 📊 Hohe Genauigkeit und geringe Rate falsch positiver Ergebnisse: Erreicht eine beeindruckende F1-Punktzahl von 0,915 und eine bemerkenswert niedrige Rate falsch positiver Ergebnisse 0,040 auf internen Testdatensätzen, um eine effiziente und zuverlässige Inhaltsfilterung zu gewährleisten.
- 💬 Unterstützung der Doppelklassifizierung: Es wurde für einen umfassenden Schutz entwickelt und unterstützt sowohl die sofortige als auch die reaktionsbasierte Sicherheitsklassifizierung für LLMs.
- 🛠️ Anpassbar und feinjustierbar: Entwickler können das Modell leicht feinabstimmen, um maßgeschneiderte Sicherheitstaxonomien zu erstellen, die auf spezifische Anwendungsanforderungen und individuelle Bedürfnisse der Inhaltsmoderation zugeschnitten sind.
„LlamaGuard-2-8B ist für die nahtlose Integration in LLM-basierte Anwendungen konzipiert und spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Sicherheit und Verantwortlichkeit generierter Inhalte, indem potenziell schädliche oder unangemessene Texte vor der Anzeige für die Benutzer herausgefiltert werden.“
Technische Details
Architektur:
LlamaGuard-2-8B ist robust gebaut auf der Meta Llama 3 Architekturunter Nutzung der hocheffizienten Transformer-Architektur, die für ihre Fähigkeiten bei fortgeschrittenen großen Sprachmodellen bekannt ist.
Trainingsdaten und Sprachunterstützung:
Das Modell wurde anhand des Llama-3-Basismodells mit umfangreichen zusätzlichen Daten speziell für die Sicherheitsklassifizierung feinabgestimmt. Dieser Trainingskorpus umfasst eine Vielzahl von Online-Texten, die alle elf definierten Sicherheitskategorien umfassend abdecken. Obwohl die genaue Datenquelle und der Umfang nicht öffentlich bekannt gegeben werden, handelt es sich um einen großen und umfassenden Datensatz. Aktuell wird das Modell trainiert mit Englischer TextEs kann aber potenziell für andere Sprachen feinabgestimmt werden.
Wissensgrenze: Der genaue Wissensgrenzwert wird nicht explizit angegeben, es wird jedoch geschätzt, dass das Modell mit Daten bis zu einem bestimmten Wert trainiert wurde. 2023Die
Berücksichtigung von Diversität und Vorurteilen:
Obwohl die Trainingsdaten sorgfältig auf Diversität und Repräsentativität ausgelegt sind, wird Entwicklern empfohlen, die Leistung und die Ergebnisse des Modells sorgfältig auf mögliche inhärente Verzerrungen oder mangelnde Diversität zu überprüfen. Kontinuierliche Überwachung ist für den verantwortungsvollen Einsatz von KI unerlässlich.
Ethische Richtlinien & Lizenzierung
Ethische Richtlinien:
Meta AI unterstreicht sein starkes Engagement für verantwortungsvolle KI und hat klare Veröffentlichungen herausgegeben. ethische Richtlinien für die Entwicklung und Nutzung von LlamaGuard-2-8B. Diese Richtlinien unterstreichen die entscheidende Bedeutung der Minderung potenzieller Schäden und der Förderung verantwortungsvoller KI-Praktiken in allen Anwendungen.
Lizenztyp:
Spezifische Lizenzdetails für LlamaGuard-2-8B werden nicht öffentlich bekannt gegeben. Es wird jedoch allgemein davon ausgegangen, dass es sowohl für kommerzielle als auch für nichtkommerzielle Zwecke verfügbar sein wird, vorbehaltlich der spezifischen Geschäftsbedingungen von Meta.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist Llama Guard 2 (8B)?
A1: Llama Guard 2 (8B) ist ein von Meta AI entwickeltes Textklassifizierungsmodell mit 8 Milliarden Parametern, das die Inhaltssicherheit in großen Sprachmodellen (LLMs) durch die Klassifizierung von Inhalten in 11 Gefahrenkategorien verbessern soll.
Frage 2: Wie schneidet Llama Guard 2 (8B) im Vergleich zu anderen Moderations-APIs ab?
A2: Es übertrifft gängige Content-Moderations-APIs wie Azure, OpenAI Moderation und Perspective und weist einen hohen F1-Score von 0,915 und eine niedrige Falsch-Positiv-Rate von 0,040 auf.
Frage 3: Kann Llama Guard 2 (8B) an spezifische Anforderungen an die Inhaltssicherheit angepasst werden?
A3: Ja, das Modell ist leicht feinabzustimmen, sodass Entwickler maßgeschneiderte Sicherheitstaxonomien erstellen können, die perfekt auf die individuellen Anforderungen ihrer Anwendungen abgestimmt sind.
Frage 4: Welche Sprachen unterstützt Llama Guard 2 (8B) aktuell?
A4: Das Modell ist derzeit für englische Texte trainiert und optimiert. Es kann jedoch bei Bedarf auch für andere Sprachen angepasst werden.
Frage 5: Wie lauten die Lizenzbedingungen für Llama Guard 2 (8B)?
A5: Obwohl keine konkreten Lizenzdetails öffentlich bekannt gegeben wurden, wird davon ausgegangen, dass Llama Guard 2 (8B) sowohl für kommerzielle als auch für nichtkommerzielle Zwecke verfügbar sein wird, vorbehaltlich der Standardbedingungen von Meta.
KI-Spielplatz
