Вне

Чат

запрещать

Охранник-лама (7B)

Представляем Llama Guard, усовершенствованную модель LLM, ориентированную на защиту взаимодействия человека и ИИ. Благодаря своей таксономии рисков безопасности, она превосходно выявляет и классифицирует риски безопасности в запросах и ответах LLM, обеспечивая безопасную и надежную связь.

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/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}")

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 (7B)

Подробная информация о товаре

Обеспечение более безопасного общения человека с ИИ с помощью Llama Guard (7B)

Охранник-ламапостроенный на мощных Лама2-7б Архитектура представляет собой передовую модель на основе LLM, тщательно разработанную для значительного повышения безопасности и целостности взаимодействия человека и ИИ. Она интегрирует сложную таксономию рисков безопасности, обеспечивая надежную основу для классификации потенциальных рисков как в запросах пользователя, так и в ответах, генерируемых ИИ.

✅ Исключительная производительность: Llama Guard неизменно демонстрирует производительность, сопоставимую или даже превосходящую существующие инструменты модерации контента, в таких важных тестах, как набор данных OpenAI Moderation Evaluation и ToxicChat. Эта модель доработана на высококачественном, тщательно отобранном наборе данных, что гарантирует ее надежность и эффективность в обеспечении безопасности ИИ.

🔍 Комплексная классификация рисков для безопасности

В основе возможностей Llama Guard лежит ее таксономия рисков безопасностиЭтот основополагающий инструмент обеспечивает систематический подход к выявлению и классификации конкретных проблем безопасности в двух ключевых областях, имеющих решающее значение для надежной модерации LLM:

Быстрая классификация: Анализ пользовательского ввода для выявления потенциальных угроз безопасности до генерации ответа от ИИ.
Классификация ответов: Оценка результатов работы ИИ для обеспечения соответствия требованиям безопасности и отсутствия в нем вредоносного контента.

Эта систематическая структура значительно повышает способность модели обеспечивать безопасное и надлежащее взаимодействие в диалогах, генерируемых ИИ, что делает ее бесценным инструментом для модерации контента.

🚀 Расширенные возможности и тонкая настройка модерации LLM

Несмотря на использование более компактного объема данных, Llama Guard демонстрирует исключительная производительностьЗачастую превосходя существующие решения для модерации контента как по точности, так и по надежности. К его основным преимуществам относятся:

Многоклассовая классификация: Способен выявлять различные категории рисков в контенте.
Бинарные оценочные шкалы: Предоставление четкой оценки «безопасности» или «небезопасности» для принятия оперативных мер.
Доработка инструкций: Этот важнейший процесс позволяет осуществлять глубокую настройку, давая модели возможность адаптироваться к конкретным требованиям задачи и форматам вывода. Это делает Llama Guard невероятно эффективной. гибкий инструмент для различных применений, связанных с безопасностью.

💡 Индивидуальная настройка и безупречная адаптивность

Возможность тонкой настройки инструкций распространяется и на замечательную систему Llama Guard. персонализация и адаптивность, что позволяет применять индивидуальные меры безопасности на основе ИИ. Пользователи могут:

Настроить категории таксономии: Для более точной модерации контента адаптируйте таксономию безопасности к конкретным потребностям организации или отраслевым стандартам.
Обеспечьте возможность получения подсказок в течение нескольких или нулевого времени: Обеспечивает бесшовную интеграцию с различными таксономиями и быструю адаптацию к новым требованиям безопасности без необходимости длительного переобучения.

Высокая степень гибкости гарантирует, что Llama Guard может обеспечить индивидуально разработанные меры безопасности в широком спектре сценариев взаимодействия с ИИ, повышая общую безопасность разговоров между человеком и ИИ.

🌐 Открытый доступ и будущее сотрудничества в области безопасности ИИ

Для содействия инновациям и коллективному совершенствованию в области модерации и безопасности ИИ, Вес модели Llama Guard находится в открытом доступе.Такой подход с открытым исходным кодом активно поощряет исследователей и разработчиков к:

Дальнейшее уточнение модели: Расширить его возможности и решить возникающие проблемы безопасности в диалогах между человеком и ИИ.
Адаптироваться к меняющимся потребностям: Настройте Llama Guard в соответствии с конкретными требованиями сообщества и разнообразными сценариями использования.

Эта приверженность открытой разработке направлена на обеспечение непрерывного прогресса в создании более безопасных сред для ИИ и совершенствовании методов модерации LLM.

⚙️ Как использовать Llama Guard для ваших заявок на получение степени магистра права

Интеграция Llama Guard в ваши приложения может быть оптимизирована для повышения эффективности модерации контента. Хотя в исходном тексте был указан конкретный фрагмент кода для использования, в целом разработчики могут использовать Llama Guard для решения надежных задач модерации контента в своих приложениях на основе LLM. Обычно это включает передачу запросов пользователей или ответов ИИ модели для классификации безопасности.

Пример использования: Внедрите Llama Guard в качестве этапа предварительной обработки пользовательских данных для фильтрации вредоносных запросов или в качестве этапа постобработки результатов работы ИИ, чтобы гарантировать безопасность сгенерированного контента и его соответствие вашим стандартам.

Для получения более подробной информации о реализации обратитесь к официальной документации или ресурсам сообщества после получения доступа к весам модели, чтобы в полной мере использовать возможности обеспечения безопасности ИИ.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Для чего предназначена система Llama Guard (7B)?

Llama Guard (7B), созданная на основе Llama2-7b, представляет собой модель на базе LLM, специально разработанную для повышения безопасности диалогов между человеком и ИИ путем классификации рисков безопасности как в запросах пользователя, так и в ответах ИИ с использованием комплексной таксономии рисков безопасности.

2. Как Llama Guard обеспечивает безопасность контента и модерацию LLM?

Он использует модель, оптимизированную под конкретные инструкции, и подробную таксономию рисков безопасности для многоклассовой классификации, предоставляя бинарные оценки решений для выявления и пометки небезопасного контента или подсказок, выполняя как классификацию подсказок, так и классификацию ответов.

3. Могу ли я настроить правила безопасности и классификацию Llama Guard?

Да, благодаря тонкой настройке инструкций Llama Guard позволяет значительно адаптировать категории таксономии под свои нужды и поддерживает как нулевое, так и ограниченное количество подсказок, что делает его легко адаптируемым к различным требованиям безопасности и сценариям использования.

4. Доступна ли модель Llama Guard для общественного использования или исследований?

Да, весовые коэффициенты модели Llama Guard доступны для публичного использования, чтобы побудить исследователей и разработчиков к дальнейшему совершенствованию и адаптации модели, способствуя непрерывному улучшению методов обеспечения безопасности и модерации ИИ.

5. Чем Llama Guard отличается от других инструментов модерации контента?

Llama Guard демонстрирует исключительную производительность, соответствуя или превосходя точность и надежность существующих решений для модерации контента в ключевых тестах, таких как OpenAI Moderation Evaluation и ToxicChat, несмотря на относительно небольшой объем данных.

Информация адаптирована из: Оригинал: Llama Guard (7B) Описание

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