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Lama-Wache (7B)

Wir stellen Llama Guard vor, ein fortschrittliches LLM-Modell mit Fokus auf die Absicherung der Mensch-KI-Interaktion. Dank seiner Sicherheitsrisiko-Taxonomie zeichnet es sich durch die Identifizierung und Klassifizierung von Sicherheitsrisiken in LLM-Aufforderungen und -Antworten aus und gewährleistet so eine sichere und zuverlässige Kommunikation.

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                                        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/Llama-Guard-7b',
    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/Llama-Guard-7b",
    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}")

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Lama-Wache (7B)

Produktdetails

Sicherere Mensch-KI-Kommunikation mit Llama Guard (7B)

Lama-Wache, aufgebaut auf dem mächtigen Lama2-7b Die Architektur ist ein hochmodernes, LLM-basiertes Modell, das sorgfältig entwickelt wurde, um die Sicherheit und Integrität der Mensch-KI-Interaktion deutlich zu verbessern. Es integriert eine ausgefeilte Sicherheitsrisiko-Taxonomie und bietet so einen robusten Rahmen zur Klassifizierung potenzieller Risiken sowohl in Benutzereingaben als auch in KI-generierten Antworten.

✅ Außergewöhnliche Leistung: Llama Guard erzielt konstant Leistungen, die mit bestehenden Tools zur Inhaltsmoderation mithalten können oder diese sogar übertreffen – und das bei wichtigen Benchmarks wie dem OpenAI Moderation Evaluation Dataset und ToxicChat. Das Modell wurde anhand eines hochwertigen, sorgfältig zusammengestellten Datensatzes optimiert, um seine Zuverlässigkeit und Effektivität im Bereich KI-Sicherheit zu gewährleisten.

🔍 Umfassende Sicherheitsrisiko-Taxonomie

Das Herzstück der Fähigkeiten von Llama Guard ist seine Sicherheitsrisiko-TaxonomieDieses grundlegende Instrument bietet einen systematischen Ansatz zur Identifizierung und Kategorisierung spezifischer Sicherheitsbedenken in zwei Schlüsselbereichen, die für eine robuste LLM-Moderation von entscheidender Bedeutung sind:

Schnelle Klassifizierung: Analyse der Benutzereingaben zur Erkennung potenzieller Sicherheitsrisiken, bevor eine KI-Reaktion generiert wird.
Antwortklassifizierung: Die Ergebnisse der KI werden evaluiert, um sicherzustellen, dass sie den Sicherheitsrichtlinien entsprechen und frei von schädlichen Inhalten bleiben.

Dieser systematische Rahmen verbessert die Fähigkeit des Modells, sichere und angemessene Interaktionen innerhalb KI-generierter Konversationen zu gewährleisten, erheblich und macht es zu einem unschätzbaren Werkzeug für die Inhaltsmoderation.

🚀 Erweiterte Leistung und Feinabstimmung für die LLM-Moderation

Trotz der Nutzung eines kompakteren Datenvolumens zeigt Llama Guard folgende Eigenschaften: außergewöhnliche Leistungund übertrifft bestehende Lösungen zur Inhaltsmoderation häufig sowohl in Genauigkeit als auch in Zuverlässigkeit. Zu ihren Kernkompetenzen zählen:

Mehrklassenklassifizierung: Fähig, verschiedene Risikokategorien innerhalb von Inhalten zu identifizieren.
Binäre Entscheidungsergebnisse: Klare Bewertungen in die Kategorien „sicher“ oder „unsicher“ ermöglichen ein schnelles Eingreifen.
Anleitung zur Feinabstimmung: Dieser entscheidende Prozess ermöglicht eine tiefgreifende Anpassung und erlaubt es dem Modell, sich an spezifische Aufgabenanforderungen und Ausgabeformate anzupassen. Das macht Llama Guard zu einem unglaublich flexibles Werkzeug für diverse sicherheitsrelevante Anwendungen.

💡 Individualisierung und nahtlose Anpassungsfähigkeit

Die Kraft der Feinabstimmung der Anweisungen erstreckt sich auch auf das bemerkenswerte Llama Guard. Anpassung und FlexibilitätDies ermöglicht maßgeschneiderte KI-Sicherheitsmaßnahmen. Nutzer können:

Taxonomiekategorien anpassen: Passen Sie die Sicherheitsklassifizierung an spezifische organisatorische Bedürfnisse oder Branchenstandards an, um eine präzisere Inhaltsmoderation zu ermöglichen.
Erleichtern Sie das Prompten mit wenigen oder gar keinen Ansagen: Nahtlose Integration mit verschiedenen Taxonomien und schnelle Anpassung an neue Sicherheitsanforderungen ohne umfangreiche Nachschulungen.

Dieses hohe Maß an Flexibilität gewährleistet, dass Llama Guard Folgendes bieten kann maßgeschneiderte Sicherheitsmaßnahmen in einer Vielzahl von Anwendungsfällen der KI-Interaktion, wodurch die allgemeine Sicherheit der Mensch-KI-Konversation verbessert wird.

🌐 Offene Verfügbarkeit und kollaborative Zukunft in der KI-Sicherheit

Um Innovation und kollektive Verbesserungen in den Bereichen KI-Moderation und -Sicherheit zu fördern, Die Gewichte der Llama Guard-Modelle sind öffentlich verfügbar.Dieser Open-Source-Ansatz ermutigt Forscher und Entwickler aktiv dazu:

Das Modell weiter verfeinern: Die Fähigkeiten der KI sollen erweitert und aufkommende Sicherheitsherausforderungen in der Mensch-KI-Kommunikation angegangen werden.
Anpassung an sich ändernde Bedürfnisse: Passen Sie Llama Guard an die spezifischen Anforderungen Ihrer Community und die verschiedenen Anwendungsfälle an.

Dieses Bekenntnis zu offener Entwicklung zielt darauf ab, kontinuierliche Fortschritte bei der Schaffung sicherer KI-Umgebungen und der Weiterentwicklung von LLM-Moderationstechniken zu erzielen.

⚙️ So nutzen Sie Llama Guard für Ihre LLM-Anwendungen

Die Integration von Llama Guard in Ihre Anwendungen kann optimiert werden, um die Inhaltsmoderation zu verbessern. Obwohl der Originaltext einen spezifischen Codeausschnitt als Anwendungsbeispiel nannte, können Entwickler Llama Guard generell für umfassende Inhaltsmoderationsaufgaben innerhalb ihrer LLM-Anwendungen nutzen. Dies beinhaltet typischerweise die Übermittlung von Benutzereingaben oder KI-Antworten an das Modell zur Sicherheitsklassifizierung.

Beispielhafter Anwendungsfall: Setzen Sie Llama Guard als Vorverarbeitungsschritt für Benutzereingaben ein, um schädliche Eingabeaufforderungen herauszufiltern, oder als Nachbearbeitungsschritt für KI-Ausgaben, um sicherzustellen, dass die generierten Inhalte sicher sind und Ihren Standards entsprechen.

Weitere Einzelheiten zur Implementierung finden Sie in der offiziellen Dokumentation oder in den Ressourcen der Community, sobald die Modellgewichte abgerufen wurden, um die KI-Sicherheitsfunktionen voll auszuschöpfen.

❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)

1. Wofür ist der Lama Guard (7B) konzipiert?

Llama Guard (7B), basierend auf Llama2-7b, ist ein LLM-basiertes Modell, das speziell dafür entwickelt wurde, die Sicherheit von Mensch-KI-Gesprächen zu verbessern, indem es Sicherheitsrisiken sowohl in Benutzeraufforderungen als auch in KI-Antworten mithilfe einer umfassenden Sicherheitsrisiko-Taxonomie klassifiziert.

2. Wie gewährleistet Llama Guard die Inhaltssicherheit und die Moderation von LLM-Inhalten?

Es verwendet ein auf Anweisungen abgestimmtes Modell und eine detaillierte Sicherheitsrisiko-Taxonomie für die Mehrklassenklassifizierung und liefert binäre Entscheidungsbewertungen, um unsichere Inhalte oder Aufforderungen zu identifizieren und zu kennzeichnen. Dabei werden sowohl Aufforderungen als auch Reaktionen klassifiziert.

3. Kann ich die Sicherheitsrichtlinien und die Taxonomie von Llama Guard anpassen?

Ja, durch die Feinabstimmung der Anweisungen ermöglicht Llama Guard eine umfassende Anpassung der Taxonomiekategorien und unterstützt Zero-Shot- oder Few-Shot-Prompts, wodurch es sich hervorragend an unterschiedliche Sicherheitsanforderungen und Anwendungsfälle anpassen lässt.

4. Ist das Modell von Llama Guard für die öffentliche Nutzung oder Forschungszwecke verfügbar?

Ja, die Gewichte des Llama Guard-Modells werden öffentlich zugänglich gemacht, um Forscher und Entwickler zu ermutigen, das Modell weiter zu verfeinern und anzupassen und so eine kontinuierliche Verbesserung der KI-Sicherheit und der Moderationspraktiken zu fördern.

5. Wie schneidet Llama Guard im Vergleich zu anderen Tools zur Inhaltsmoderation ab?

Llama Guard demonstriert eine außergewöhnliche Leistung und erreicht oder übertrifft die Genauigkeit und Zuverlässigkeit bestehender Lösungen zur Inhaltsmoderation bei wichtigen Benchmarks wie OpenAI Moderation Evaluation und ToxicChat, trotz des vergleichsweise geringeren Datenvolumens.

Informationen adaptiert von: Original: Llama Guard (7B) Beschreibung

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