Вне

Чат

запрещать

Охранник Лама 2 (8B)

Мощная модель 8B для классификации безопасности входных и выходных данных LLM, доступная через наш API вместе с более чем 100 моделями ИИ. Поддерживает пользовательские таксономии.

Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.

Text to Speech

Javascript

Python

                                        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}")

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.

Получить ключ API Изучите модели

Охранник Лама 2 (8B)

Подробная информация о товаре

Представляем Llama Guard 2 (8B): расширенная защита контента для магистров права.

Охранник Лама 2 (8B)Разработанная компанией Meta AI и выпущенная в апреле 2024 года, эта модель классификации текста с 8 миллиардами параметров предназначена для повышения безопасности контента в больших языковых моделях (LLM). Созданная на основе архитектуры Meta Llama 3, она обеспечивает надежные прогнозы безопасности по 11 категориям опасностей, определенным таксономией MLCommons. Ее основная функция — классификация и фильтрация потенциально опасного или неприемлемого текста, генерируемого LLM, что обеспечивает ответственное использование ИИ.

Основные характеристики модели:

⭐ Название модели: LlamaGuard
💡 Разработчик/Создатель: Мета
🗓️ Дата выпуска: Апрель 2024 г.
🏷️ Версия: LlamaGuard-2-8B
🧠 Тип модели: Классификация текста

Основные возможности и функции

✅ Превосходные характеристики: LlamaGuard-2-8B неизменно превосходит по производительности другие ведущие API для модерации контента, включая Azure, OpenAI Moderation и Perspective.
📊 Высокая точность и низкий уровень ложных срабатываний: Достигает впечатляющего результата в тесте F1: 0,915 и удивительно низкий уровень ложноположительных результатов. 0,040 на внутренних тестовых наборах, обеспечивая эффективную и надежную фильтрацию контента.
💬 Поддержка двойной классификации: Разработанная для всесторонней защиты, она поддерживает как оперативную, так и реагированную классификацию безопасности для LLM.
🛠️ Настраиваемый и позволяющий точно регулировать параметры: Разработчики могут легко доработать модель для создания пользовательских таксономий безопасности, адаптированных к конкретным требованиям приложений и уникальным потребностям модерации контента.

«LlamaGuard-2-8B разработан для бесшовной интеграции в приложения на базе LLM и играет решающую роль в обеспечении безопасности и ответственности создаваемого контента, отфильтровывая потенциально опасный или неприемлемый текст перед отображением пользователям».

Технические характеристики

Архитектура:

LlamaGuard-2-8B имеет надежную конструкцию, основанную на Архитектура Meta Llama 3используя высокоэффективную архитектуру Transformer, известную своими возможностями в разработке сложных моделей обработки больших языков.

Данные для обучения и языковая поддержка:

Модель была доработана на основе базовой модели Llama 3 с использованием значительного объема дополнительных данных, специально предназначенных для классификации безопасности. Этот обучающий корпус включает в себя разнообразный набор онлайн-текстов, всесторонне охватывающий все 11 определенных категорий безопасности. Хотя точный источник данных и их размер не разглашаются, это представляет собой большой и всеобъемлющий набор данных. В настоящее время модель обучается на Текст на английском языкеОднако его можно доработать и для других языков.

Порог знаний: Точный предел уровня знаний явно не указан, но предполагается, что модель обучалась на данных объемом до определенного количества слов. 2023.

Вопросы многообразия и предвзятости:

Несмотря на то, что обучающие данные тщательно разработаны с учетом разнообразия и репрезентативности, разработчикам рекомендуется внимательно оценивать производительность и результаты модели на предмет любых скрытых искажений или недостатка разнообразия, которые могут сохраняться. Непрерывный мониторинг является ключевым фактором ответственного внедрения ИИ.

Этические нормы и лицензирование

Этические принципы:

Компания Meta AI подчеркивает свою твердую приверженность ответственному подходу к искусственному интеллекту, опубликовав четкие отчеты. этические принципы для разработки и использования LlamaGuard-2-8B. В этих рекомендациях подчеркивается критическая важность смягчения потенциального вреда и содействия ответственному применению ИИ во всех областях его применения.

Тип лицензии:

Конкретные лицензионные условия для LlamaGuard-2-8B не разглашаются. Однако, как правило, предполагается, что он будет доступен как для коммерческого, так и для некоммерческого использования в соответствии с условиями компании Meta.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В1: Что такое Llama Guard 2 (8B)?
A1: Llama Guard 2 (8B) — это модель классификации текста с 8 миллиардами параметров, разработанная компанией Meta AI для повышения безопасности контента в больших языковых моделях (LLM) путем классификации контента по 11 категориям опасности.

В2: Как работает Llama Guard 2 (8B) по сравнению с другими API модерации?
A2: Он превосходит популярные API для модерации контента, такие как Azure, OpenAI Moderation и Perspective, демонстрируя высокий показатель F1, равный 0,915, и низкий уровень ложноположительных результатов, равный 0,040.

В3: Можно ли адаптировать Llama Guard 2 (8B) под конкретные потребности в обеспечении безопасности контента?
A3: Да, модель легко поддается тонкой настройке, что позволяет разработчикам создавать собственные таксономии безопасности, идеально соответствующие уникальным требованиям их приложений.

В4: Какие языки в настоящее время поддерживает Llama Guard 2 (8B)?
A4: В настоящее время модель обучена и оптимизирована для английского текста. Однако при необходимости ее можно доработать для поддержки других языков.

В5: Каковы условия лицензирования Llama Guard 2 (8B)?
A5: Хотя конкретные детали лицензирования не были обнародованы, ожидается, что Llama Guard 2 (8B) будет доступен как для коммерческого, так и для некоммерческого использования в соответствии со стандартными условиями Meta.

Игровая площадка для ИИ

Перед интеграцией протестируйте все модели API в тестовой среде. Мы предоставляем более 300 моделей для интеграции в ваше приложение.

Попробуйте бесплатно

Один API
Более 300 моделей ИИ

Сэкономьте 20% на расходах