Google AI представляет ShieldGemma: комплексная набор моделей безопасности контента на основе LLM, построенных на Gemma2

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Google AI Introduces ShieldGemma: A Comprehensive Suite of LLM-based Safety Content Moderation Models Built on Gemma2

«`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.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта