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Garde du lama (7B)

Découvrez Llama Guard, un modèle LLM avancé conçu pour sécuriser les interactions homme-IA. Grâce à sa taxonomie des risques, il excelle dans l'identification et la classification des risques liés à la sécurité dans les messages et réponses LLM, garantissant ainsi une communication sécurisée et fiable.

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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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Garde du lama (7B)

Détails du produit

Débloquer des conversations homme-IA plus sûres avec Llama Guard (7B)

Garde de lama, bâti sur le puissant Lama2-7b Cette architecture, basée sur un modèle LLM de pointe, a été conçue avec une grande précision pour améliorer significativement la sécurité et l'intégrité des interactions homme-IA. Elle intègre une taxonomie sophistiquée des risques de sécurité, offrant un cadre robuste pour la classification des risques potentiels liés aux interactions avec l'utilisateur et aux réponses générées par l'IA.

✅ Performances exceptionnelles : Llama Guard offre des performances systématiquement équivalentes, voire supérieures, à celles des outils de modération de contenu existants sur des plateformes de référence critiques telles que l'ensemble de données OpenAI Moderation Evaluation et ToxicChat. Ce modèle est optimisé sur un ensemble de données de haute qualité et rigoureusement sélectionné, garantissant ainsi sa fiabilité et son efficacité en matière de sécurité des systèmes d'IA.

🔍 Taxonomie complète des risques pour la sécurité

Les capacités de Llama Guard reposent avant tout sur son taxonomie des risques pour la sécuritéCet outil fondamental propose une approche systématique pour identifier et catégoriser les problèmes de sécurité spécifiques dans deux domaines clés essentiels à une modération LLM robuste :

Classification rapide : Analyse des données saisies par l'utilisateur afin de détecter les risques potentiels pour la sécurité avant la génération d'une réponse par l'IA.
Classification des réponses : Évaluer les résultats de l'IA pour s'assurer qu'ils respectent les consignes de sécurité et qu'ils restent exempts de contenu nuisible.

Ce cadre systématique améliore considérablement la capacité du modèle à garantir des interactions sécurisées et appropriées au sein des conversations générées par l'IA, ce qui en fait un outil précieux pour la modération de contenu.

🚀 Performances avancées et réglage précis pour la modération LLM

Malgré l'utilisation d'un volume de données plus compact, Llama Guard présente performance exceptionnelle, surpassant souvent les solutions de modération de contenu existantes en termes de précision et de fiabilité. Ses principaux atouts sont les suivants :

Classification multiclasse : Capable d'identifier différentes catégories de risques au sein du contenu.
Scores de décision binaires : Fournir des évaluations claires « sûres » ou « dangereuses » pour une action rapide.
Réglage fin des instructions : Ce processus crucial permet une personnalisation poussée, permettant au modèle de s'adapter aux exigences spécifiques des tâches et aux formats de sortie. Cela fait de Llama Guard un outil incroyablement performant. outil flexible pour diverses applications liées à la sécurité.

💡 Personnalisation et adaptabilité sans faille

La puissance du perfectionnement des instructions s'étend aux remarquables performances de Llama Guard. personnalisation et adaptabilité, permettant des mesures de sécurité IA personnalisées. Les utilisateurs peuvent :

Ajuster les catégories de taxonomie : Adaptez la taxonomie de sécurité aux besoins spécifiques de l'organisation ou aux normes de l'industrie pour une modération de contenu plus précise.
Faciliter l'incitation à l'aide en l'absence d'exemple ou avec peu d'exemples : S'intégrer facilement à diverses taxonomies et s'adapter rapidement aux nouvelles exigences de sécurité sans formation de recyclage approfondie.

Ce haut degré de flexibilité permet à Llama Guard de fournir mesures de sécurité adaptées dans un large éventail de cas d'utilisation de l'interaction avec l'IA, améliorant ainsi la sécurité globale des conversations entre humains et IA.

🌐 Disponibilité ouverte et avenir collaboratif en matière de sécurité de l'IA

Afin de favoriser l'innovation et l'amélioration collective en matière de modération et de sécurité de l'IA, Les poids des modèles Llama Guard sont disponibles publiquementCette approche open source encourage activement les chercheurs et les développeurs à :

Affiner davantage le modèle : Améliorer ses capacités et relever les nouveaux défis en matière de sécurité dans les conversations homme-IA.
S’adapter à l’évolution des besoins : Personnalisez Llama Guard en fonction des besoins spécifiques de votre communauté et des différents cas d'utilisation.

Cet engagement en faveur du développement ouvert vise à favoriser des progrès continus dans la création d'environnements d'IA plus sûrs et dans l'avancement des techniques de modération LLM.

⚙️ Comment utiliser Llama Guard pour vos applications LLM

L'intégration de Llama Guard à vos applications peut être simplifiée pour améliorer la modération de contenu. Bien que le contenu original fasse référence à un extrait spécifique, les développeurs peuvent généralement utiliser Llama Guard pour des tâches de modération de contenu robustes au sein de leurs applications LLM. Cela implique généralement de transmettre des requêtes utilisateur ou des réponses d'IA au modèle pour classification de sécurité.

Exemple de cas d'utilisation : Utilisez Llama Guard comme étape de prétraitement des entrées utilisateur pour filtrer les messages indésirables, ou comme étape de post-traitement des sorties d'IA pour garantir que le contenu généré est sûr et conforme à vos normes.

Pour plus de détails sur la mise en œuvre, reportez-vous à la documentation officielle ou aux ressources communautaires une fois que vous aurez accès aux poids du modèle afin de tirer pleinement parti de ses capacités de sécurité en matière d'IA.

❓ Foire aux questions (FAQ)

1. À quoi sert le Llama Guard (7B) ?

Llama Guard (7B), construit sur Llama2-7b, est un modèle basé sur LLM spécifiquement conçu pour améliorer la sécurité des conversations Humain-IA en classant les risques de sécurité dans les invites de l'utilisateur et les réponses de l'IA à l'aide d'une taxonomie complète des risques de sécurité.

2. Comment Llama Guard assure-t-il la sécurité du contenu et la modération des LLM ?

Il utilise un modèle adapté aux instructions et une taxonomie détaillée des risques de sécurité pour la classification multiclasse, fournissant des scores de décision binaires pour identifier et signaler les contenus ou les invites non sécurisés, en effectuant à la fois la classification des invites et des réponses.

3. Puis-je personnaliser les consignes de sécurité et la taxonomie de Llama Guard ?

Oui, grâce à un réglage précis des instructions, Llama Guard permet une personnalisation importante des catégories taxonomiques et prend en charge les invites à tir zéro ou peu nombreuses, ce qui le rend hautement adaptable à diverses exigences de sécurité et cas d'utilisation.

4. Le modèle de Llama Guard est-il disponible pour une utilisation publique ou à des fins de recherche ?

Oui, les pondérations du modèle Llama Guard sont rendues publiques afin d'encourager les chercheurs et les développeurs à affiner et à adapter davantage le modèle, favorisant ainsi l'amélioration continue des pratiques de sécurité et de modération de l'IA.

5. Comment Llama Guard se compare-t-il aux autres outils de modération de contenu ?

Llama Guard démontre des performances exceptionnelles, égalant ou surpassant la précision et la fiabilité des solutions de modération de contenu existantes sur des benchmarks clés tels que OpenAI Moderation Evaluation et ToxicChat, malgré son volume de données relativement plus faible.

Informations adaptées de : Original : Llama Guard (7B) Description

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