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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",
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"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}")
Détails du produit
Présentation de Meta Llama Guard 3 (8B)
Meta Llama Guard 3 (8B) est un modèle de langage de pointe développé par Meta pour assurer une protection robuste des entrées et des sorties lors des conversations entre humains et IA. Sa mission principale est d'exceller dans modération des contenus et sécurité de l'IA, en veillant à ce que les réponses générées par l'IA respectent systématiquement les normes de sécurité et les directives éthiques prédéfinies.
Points forts du modèle :
- ✔ Nom : Meta Llama Guard 3 (8B)
- ✔ Développeur : Méta
- ✔ Sortie : 23 juillet 2023
- ✔ Type : Modèle de langage pour la protection des entrées/sorties
Utilisation prévue :
Ce modèle est crucial pour les développeurs qui cherchent à améliorer la sécurité des systèmes d'IA, notamment dans agents conversationnels, bots de support client, et tout scénario où l'interaction utilisateur avec l'IA est fréquente. Il prend en charge plusieurs langues, permettant un déploiement mondial.
🚀 Capacités avancées pour la sécurité de l'IA
Meta Llama Guard 3 (8B) est conçu avec des fonctionnalités puissantes pour assurer une sécurité complète du contenu :
- ★ Classification multilingue : Optimisé pour une classification de la sécurité du contenu très efficace dans de nombreuses langues.
- ★ Modération intelligente : Capable de classer à la fois les invites et les réponses afin d'identifier avec précision le contenu sûr ou non sûr.
- ★ Taxonomie avancée des risques de sécurité : Met en œuvre une taxonomie sophistiquée pour des décisions de modération de contenu précises et efficaces.
- ★ Suggestions polyvalentes : Prend en charge l'invite à zéro ou peu d'exemples, assurant ainsi une flexibilité pour répondre à divers besoins d'application.
- ★ Scores de sécurité binaires : Génère des scores de décision binaires clairs pour une évaluation simple de la sécurité immédiate.
💡 Excellence en architecture technique et en formation
À la base, Meta Llama Guard 3 (8B) repose sur une structure robuste Architecture Llama 3.1, doté d'une conception de transformateur optimisée. Ses performances supérieures et ses capacités de sécurité sont renforcées par des méthodes de formation avancées :
- 💻 Réglage fin supervisé (SFT) : Optimisation de la qualité et de l'alignement de la réponse initiale.
- 🤖 Apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF) : Amélioration continue de la sécurité et de la qualité sur la base d'évaluations humaines réalisées par des experts.
Données d'entraînement rigoureuses :
L'entraînement du modèle a nécessité un ensemble de données soigneusement sélectionnées, axées sur les risques réels pour la sécurité dans les interactions avec l'IA, ce qui garantit sa robustesse dans l'identification et l'atténuation des contenus nuisibles.
- 📚 Sources de données diverses : Comprend divers ensembles de données conversationnelles mettant l'accent sur la sécurité et la modération, sélectionnés pour minimiser les biais tout en maximisant la diversité des scénarios.
- 📅 Seuil de connaissances : La base de connaissances du modèle est à jour au [date manquante] Mars 2023.
📊 Performance et intégration transparente
Meta Llama Guard 3 (8B) offre systématiquement indicateurs de performance solides En matière de classification de la sécurité des contenus, elle établit une norme élevée en matière de capacités de modération par IA.
Accès API simplifié :
Intégrez facilement Meta Llama Guard 3 (8B) à vos applications via le Plateforme API IA/MLIl est répertorié comme "Llama Guard 3 (8B)", rationalisant ainsi votre processus de développement.
🔗 Pour commencer : Accéder à l'API Llama Guard 3 (8B) ici.
🛡️ IA éthique et licences flexibles
Meta est profondément engagée envers développement éthique de l'IALlama Guard 3 (8B) offre une transparence totale quant à ses capacités et limitations intrinsèques. Une utilisation responsable est fortement recommandée afin de prévenir tout abus ou application malveillante du contenu généré par l'IA.
Le modèle est mis à disposition sous une licence licence open-source, offrant ainsi une flexibilité pour les deux utilisation à des fins de recherche et commercialesCette approche en matière de licences favorise un développement éthique généralisé de l'IA et une intégration transparente dans diverses applications.
Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Qu'est-ce que Meta Llama Guard 3 (8B) ?
UN: Il s'agit d'un modèle de langage développé par Meta spécifiquement pour sécuriser les conversations entre humains et IA. Sa fonction principale est de modérer les entrées et les sorties, garantissant ainsi la sécurité du contenu et sa conformité aux normes éthiques.
Q2 : Quelles sont ses principales applications ?
UN: Il est idéal pour les développeurs souhaitant renforcer la sécurité des systèmes d'IA conversationnelle, des chatbots de support client et de toute application d'IA impliquant une interaction utilisateur. Il prend également en charge plusieurs langues pour une utilisation internationale.
Q3 : Comment Meta Llama Guard 3 (8B) assure-t-il la sécurité du contenu ?
UN: Il est optimisé pour la classification de la sécurité du contenu dans plusieurs langues et utilise une taxonomie robuste des risques de sécurité pour identifier et classer le contenu sûr et le contenu non sûr dans les invites et les réponses.
Q4 : Quelle est l'architecture sous-jacente du modèle ?
UN: Le modèle est basé sur l'architecture Llama 3.1, avec une conception de transformateur optimisée qui intègre le réglage fin supervisé (SFT) et l'apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains (RLHF) pour une sécurité et une qualité améliorées.
Q5 : Comment puis-je intégrer Llama Guard 3 (8B) dans mes projets ?
UN: Vous pouvez accéder à l'API Llama Guard 3 (8B) et l'intégrer via le Plateforme API IA/ML, où il est disponible sous le nom de « Llama Guard 3 (8B) ».
Terrain de jeu de l'IA
