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Garde de lama 2 (8B)

Modèle 8B performant pour la classification de la sécurité des entrées et sorties LLM, disponible via notre API avec plus de 100 modèles d'IA. Prend en charge les taxonomies personnalisées.

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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/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}")

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Garde de lama 2 (8B)

Détails du produit

Présentation de Llama Guard 2 (8B) : Sécurité avancée du contenu pour les LLM

Garde de lama 2 (8B)Développé par Meta AI et lancé en avril 2024, ce modèle de classification de texte à 8 milliards de paramètres vise à renforcer la sécurité des contenus dans les grands modèles de langage (LLM). Basé sur l'architecture Meta Llama 3, il fournit des prédictions de sécurité robustes pour 11 catégories de risques définies par la taxonomie MLCommons. Sa fonction principale est de classifier et de filtrer les textes potentiellement nuisibles ou inappropriés générés par les LLM, garantissant ainsi un déploiement responsable de l'IA.

Principales caractéristiques du modèle :

⭐ Nom du modèle : LlamaGuard
💡 Développeur/Créateur : Méta
🗓️ Date de sortie : Avril 2024
🏷️ Version: LlamaGuard-2-8B
🧠 Type de modèle : Classification de texte

Fonctionnalités et capacités principales

✅ Performances supérieures : LlamaGuard-2-8B surpasse constamment les autres API de modération de contenu de premier plan, notamment Azure, OpenAI Moderation et Perspective.
📊 Haute précision et faible taux de faux positifs : Obtient un score F1 impressionnant de 0,915 et un taux de faux positifs remarquablement bas 0,040 sur des ensembles de tests internes, garantissant un filtrage de contenu efficace et fiable.
💬 Prise en charge de la double classification : Conçu pour une protection complète, il prend en charge la classification de sécurité à la fois rapide et réactive pour les LLM.
🛠️ Personnalisable et réglable avec précision : Les développeurs peuvent facilement affiner le modèle pour créer des taxonomies de sécurité personnalisées, adaptées aux exigences spécifiques des applications et aux besoins uniques de modération de contenu.

« LlamaGuard-2-8B est conçu pour une intégration transparente dans les applications alimentées par LLM, jouant un rôle crucial pour garantir la sécurité et la responsabilité du contenu généré en filtrant les textes potentiellement nuisibles ou inappropriés avant leur affichage aux utilisateurs. »

Détails techniques

Architecture:

LlamaGuard-2-8B est construit de manière robuste sur le Architecture Meta Llama 3, en tirant parti de l'architecture Transformer hautement efficace, réputée pour ses capacités dans les modèles de langage avancés de grande taille.

Données d'entraînement et assistance linguistique :

Le modèle a été affiné à partir du modèle de base Llama 3 grâce à d'importantes données supplémentaires, spécifiquement dédiées à la classification de la sécurité. Ce corpus d'entraînement comprend un ensemble diversifié de textes en ligne, couvrant intégralement les 11 catégories de sécurité définies. Bien que la source et la taille exactes des données ne soient pas divulguées publiquement, il s'agit d'un ensemble de données vaste et complet. Actuellement, le modèle est entraîné sur Texte anglaismais il peut potentiellement être adapté à d'autres langues.

Seuil de connaissances : Le seuil de connaissances précis n'est pas explicitement indiqué, mais on estime que le modèle a été entraîné sur des données allant jusqu'à 2023.

Considérations relatives à la diversité et aux préjugés :

Bien que les données d'entraînement soient conçues avec soin pour garantir la diversité et la représentativité, il est conseillé aux développeurs d'évaluer attentivement les performances et les résultats du modèle afin de déceler tout biais inhérent ou manque de diversité résiduel. Un suivi continu est essentiel pour un déploiement responsable de l'IA.

Lignes directrices éthiques et agrément

Principes éthiques :

Meta AI souligne son engagement ferme en faveur d'une IA responsable, ayant publié des déclarations claires à ce sujet. lignes directrices éthiques pour le développement et l'utilisation de LlamaGuard-2-8B. Ces lignes directrices soulignent l'importance cruciale d'atténuer les risques potentiels et de promouvoir des pratiques d'IA responsables dans toutes les applications.

Type de licence :

Les détails précis de la licence de LlamaGuard-2-8B ne sont pas divulgués publiquement. Cependant, son utilisation devrait être possible à des fins commerciales et non commerciales, sous réserve des conditions générales de Meta.

Foire aux questions (FAQ)

Q1 : Qu'est-ce que Llama Guard 2 (8B) ?
A1 : Llama Guard 2 (8B) est un modèle de classification de texte à 8 milliards de paramètres développé par Meta AI pour améliorer la sécurité du contenu dans les grands modèles de langage (LLM) en classant le contenu dans 11 catégories de danger.

Q2 : Comment Llama Guard 2 (8B) se compare-t-il aux autres API de modération ?
A2 : Il surpasse les API de modération de contenu populaires comme Azure, OpenAI Moderation et Perspective, affichant un score F1 élevé de 0,915 et un faible taux de faux positifs de 0,040.

Q3 : Le Llama Guard 2 (8B) peut-il être adapté à des besoins spécifiques en matière de sécurité du contenu ?
A3 : Oui, le modèle est facilement ajustable, permettant aux développeurs de créer des taxonomies de sécurité personnalisées pour correspondre parfaitement aux exigences uniques de leurs applications.

Q4 : Quelles langues Llama Guard 2 (8B) prend-il actuellement en charge ?
A4 : Le modèle est actuellement entraîné et optimisé pour le texte anglais. Cependant, il peut être affiné pour prendre en charge d’autres langues au besoin.

Q5 : Quelles sont les conditions de licence pour Llama Guard 2 (8B) ?
A5 : Bien que les détails spécifiques de la licence n'aient pas été divulgués publiquement, il est prévu que Llama Guard 2 (8B) sera disponible pour des utilisations commerciales et non commerciales, sous réserve des conditions générales standard de Meta.

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