IBM Granite Guardian 3.0 2B 和 8B 模型旨在检测提示和/或响应中的风险。

2b 8b

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Granite Guardian 模型

IBM Granite Guardian 3.0 2B 和 8B 模型旨在检测提示和/或响应中的风险。它们可以帮助检测IBM AI 风险图谱中编目的许多关键维度的风险。它们在包含人工注释和内部红队提供的合成数据的独特数据集上进行训练,并且在标准基准测试中优于同一领域的其他开源模型。

参数大小

该模型将生成单个输出标记,即 YesNo。默认情况下,使用通用 harm 类别,但可以通过设置系统提示来选择其他类别。

2B

ollama run granite3-guardian:2b
>>> /set system profanity

8B

ollama run granite3-guardian:8b
>>> /set system violence

支持的用途

  • 提示文本或模型响应中的风险检测(即作为护栏),例如

    • 危害 (harm):通常被认为有害的内容
    • 社会偏见 (social_bias):基于身份或特征的偏见
    • 越狱 (jailbreak):故意操纵 AI 以生成有害、不需要或不适当内容的实例
    • 暴力 (violence):宣传身体、精神或性伤害的内容
    • 亵渎 (profanity):使用攻击性语言或侮辱
    • 性内容 (sexual_content):具有性暗示或性暗示的露骨材料
    • 不道德行为 (unethical_behavior):违反道德或法律标准的行为
  • RAG(检索增强生成)评估

    • 上下文相关性 (relevance):检索到的上下文是否与查询相关
    • 基础性 (groundedness):响应是否准确且忠实于提供的上下文
    • 答案相关性 (answer_relevance):响应是否直接解决了用户的查询

Granite 密集模型

Granite 密集模型提供 2B 和 8B 参数大小,旨在支持基于工具的用例和检索增强生成 (RAG),从而简化代码生成、翻译和错误修复。

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Granite 专家混合模型

Granite MoE 模型提供 1B 和 3B 参数大小,旨在用于低延迟使用并支持在设备端应用程序或需要即时推理的情况下进行部署。

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