“`html
Большие языковые модели (LLM) в различных областях
Большие языковые модели (LLM) получили значительное распространение в различных областях, революционизируя приложения от разговорных агентов до генерации контента. Эти модели демонстрируют исключительные возможности в понимании и создании текста, среди которых возможность создания сложных приложений в различных областях. Однако внедрение LLM требует надежных механизмов для обеспечения безопасного и ответственного взаимодействия с пользователем.
Применение безопасных и надежных механизмов для взаимодействия с пользователем
Для фильтрации входов и выходов LLM на предмет потенциальных рисков безопасности часто используются решения по модерации контента, такие как LlamaGuard, WildGuard и AEGIS. Однако существующие решения имеют ограничения: часто отсутствуют точные прогнозы видов ущерба или предлагают только двоичные выходы, что ограничивает настройку фильтрации вредоносного контента и пороговые значения.
Прогресс в модерации LLM-контента и вопросы безопасности
Прогресс в модерации контента LLM достигнут благодаря методам тонкой настройки, применяемым в моделях типа Llama-Guard, Aegis, MD-Judge и WildGuard.
Развитие надежных моделей безопасности
Развитие надежных моделей безопасности зависит от качественных данных. Используя свой обширный предварительно обученный опыт, LLM продемонстрировали исключительные возможности в генерации синтетических данных, выравнивая их с требованиями пользователей. Такой подход позволяет создавать разнообразные и высоко-неблагоприятные запросы, которые эффективно тестируют и улучшают механизмы безопасности LLM.
Политики безопасности в развертывании систем ИИ
Политики безопасности играют ключевую роль в развертывании систем ИИ в реальных сценариях, обеспечивая руководящие принципы для приемлемого контента как во входных данных пользователей, так и в модельных выходных данных.
ShieldGemma: комплексная набор моделей безопасной модерации контента, основанный на Gemma2
ShieldGemma представляет значительное развитие в безопасной модерации контента для больших языковых моделей. Построенные на Gemma2, эти модели демонстрируют превосходную производительность на различных бенчмарках.
“`
