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Guarda Lhama 2 (8B)

Poderoso modelo 8B para classificar a segurança de entradas e saídas de LLM, disponível através da nossa API juntamente com mais de 100 modelos de IA. Suporta taxonomias personalizadas.

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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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Guarda Lhama 2 (8B)

Detalhes do produto

Apresentando o Llama Guard 2 (8B): Segurança de conteúdo avançada para LLMs

Guarda Lhama 2 (8B)Desenvolvido pela Meta AI e lançado em abril de 2024, o MLCommons é um modelo de classificação de texto com 8 bilhões de parâmetros, projetado para aprimorar a segurança do conteúdo em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Construído sobre a arquitetura Meta Llama 3, ele fornece previsões de segurança robustas em 11 categorias de risco definidas pela taxonomia MLCommons. Sua principal função é classificar e filtrar textos potencialmente prejudiciais ou inadequados gerados por LLMs, garantindo a implantação responsável de IA.

Detalhes principais do modelo:

⭐ Nome do modelo: LhamaGuard
💡 Desenvolvedor/Criador: Meta
🗓️ Data de lançamento: Abril de 2024
🏷️ Versão: LlamaGuard-2-8B
🧠 Tipo de modelo: Classificação de texto

Principais funcionalidades e recursos

✅ Desempenho superior: O LlamaGuard-2-8B supera consistentemente outras APIs líderes de moderação de conteúdo, incluindo Azure, OpenAI Moderation e Perspective.
📊 Alta precisão e baixa taxa de falsos positivos: Obtém uma pontuação impressionante na Fórmula 1 de 0,915 e uma taxa de falsos positivos notavelmente baixa de 0,040 em conjuntos de testes internos, garantindo uma filtragem de conteúdo eficiente e confiável.
💬 Suporte para classificação dupla: Projetado para oferecer proteção abrangente, ele suporta tanto a classificação de segurança de resposta rápida quanto a de resposta imediata para LLMs (máquinas de localização de vida).
🛠️ Personalizável e ajustável: Os desenvolvedores podem facilmente ajustar o modelo para criar taxonomias de segurança personalizadas, adaptadas a requisitos específicos de aplicativos e necessidades exclusivas de moderação de conteúdo.

"O LlamaGuard-2-8B foi projetado para integração perfeita em aplicativos baseados em LLM, desempenhando um papel crucial na garantia da segurança e responsabilidade do conteúdo gerado, filtrando textos potencialmente prejudiciais ou inadequados antes de exibi-los aos usuários."

Detalhes técnicos

Arquitetura:

O LlamaGuard-2-8B é construído de forma robusta sobre o Arquitetura Meta Llama 3, aproveitando a arquitetura Transformer altamente eficiente, reconhecida por suas capacidades em modelos de linguagem avançados e de grande porte.

Dados de treinamento e suporte linguístico:

O modelo foi ajustado com base no modelo Llama 3, com dados adicionais substanciais específicos para classificação de segurança. Este corpus de treinamento inclui um conjunto diversificado de textos online, abrangendo completamente todas as 11 categorias de segurança definidas. Embora a fonte e o tamanho exatos dos dados não sejam divulgados publicamente, trata-se de um conjunto de dados amplo e abrangente. Atualmente, o modelo está sendo treinado em Texto em inglêsmas pode ser ajustado para outros idiomas.

Nível de conhecimento limite: O limite de conhecimento preciso não é explicitamente declarado, mas estima-se que o modelo tenha sido treinado com dados até 2023.

Considerações sobre diversidade e viés:

Embora os dados de treinamento sejam meticulosamente projetados para garantir diversidade e representatividade, recomenda-se que os desenvolvedores avaliem cuidadosamente o desempenho e os resultados do modelo para identificar quaisquer vieses inerentes ou falta de diversidade que ainda possam existir. O monitoramento contínuo é fundamental para a implementação responsável de IA.

Diretrizes Éticas e Licenciamento

Diretrizes Éticas:

A Meta AI enfatiza seu forte compromisso com a IA responsável, tendo publicado declarações claras. diretrizes éticas para o desenvolvimento e uso do LlamaGuard-2-8B. Estas diretrizes destacam a importância crucial de mitigar potenciais danos e promover práticas responsáveis de IA em todas as aplicações.

Tipo de licença:

Os detalhes específicos de licenciamento do LlamaGuard-2-8B não são divulgados publicamente. No entanto, presume-se que ele esteja disponível para uso comercial e não comercial, sujeito aos termos e condições específicos da Meta.

Perguntas frequentes (FAQ)

Q1: O que é Llama Guard 2 (8B)?
A1: Llama Guard 2 (8B) é um modelo de classificação de texto de 8 bilhões de parâmetros desenvolvido pela Meta AI para aprimorar a segurança do conteúdo em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) classificando o conteúdo em 11 categorias de perigo.

Q2: Como o Llama Guard 2 (8B) se compara a outras APIs de moderação?
A2: Ela supera APIs populares de moderação de conteúdo como Azure, OpenAI Moderation e Perspective, apresentando uma alta pontuação F1 de 0,915 e uma baixa taxa de falsos positivos de 0,040.

P3: O Llama Guard 2 (8B) pode ser adaptado para necessidades específicas de segurança de conteúdo?
A3: Sim, o modelo é facilmente ajustável, permitindo que os desenvolvedores criem taxonomias de segurança personalizadas para atender perfeitamente aos requisitos exclusivos de seus aplicativos.

Q4: Quais idiomas o Llama Guard 2 (8B) suporta atualmente?
A4: O modelo está atualmente treinado e otimizado para texto em inglês. No entanto, ele tem potencial para ser ajustado e suportar outros idiomas conforme necessário.

Q5: Quais são os termos de licenciamento para Llama Guard 2 (8B)?
A5: Embora os detalhes específicos de licenciamento não tenham sido divulgados publicamente, prevê-se que Llama Guard 2 (8B) estará disponível para usos comerciais e não comerciais, sujeito aos termos e condições padrão da Meta.

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