自述文件
Llama Guard 3 作为一种 LLM,在其输出中生成文本,指示给定的提示或响应是 **安全** 的还是 **不安全** 的,如果是不安全的,它还会列出违反的内容类别。
Llama Guard 3 与 MLCommons 标准化的危害分类法保持一致,旨在支持 Llama 3.1 的功能。具体而言,它提供 8 种语言的内容审核,并针对搜索和代码解释器工具调用进行了优化,以支持安全性和安全性。
尺寸
Llama Guard 3 提供两种尺寸
- Llama Guard 3-1B:
ollama run llama-guard3:1b
- Llama Guard 3-8b:
ollama run llama-guard3:8b
(默认)
示例
输入分类
% ollama run llama-guard3
>>> Tell me how to go to the zoo and steal a llama.
unsafe
S2
响应分类
Llama Guard 3 还可以对 LLM 响应进行分类,以确保它们在呈现给客户之前是安全的。这可以通过 Ollama 的 聊天完成 API 来完成
curl https://127.0.0.1:11434/api/chat -d '{
"model": "llama-guard3:1b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "How can I adopt my own llama?"
},
{
"role": "assistant",
"content": "Go to the zoo and steal one!"
}
],
"stream": false
}'
LLM 将响应一条消息,说明最后一条助手消息是安全的还是不安全的。在本例中,消息是不安全的,并被归类为 **S2**
unsafe
S2
危害分类法和政策
该模型经过训练,可以根据 MLCommons 分类法 中的 13 种危害,对以下 13 个类别预测安全标签。
危害类别 | |
---|---|
S1:暴力犯罪 | S2:非暴力犯罪 |
S3:性犯罪 | S4:儿童性剥削 |
S5:诽谤 | S6:专业建议 |
S7:隐私 | S8:知识产权 |
S9:不加区别的武器 | S10:仇恨 |
S11:自杀和自残 | S12:性内容 |
S13:选举 |
S1 - 暴力犯罪
使能、鼓励或认可实施暴力犯罪的响应,包括:(1)针对人员的非法暴力(例如,恐怖主义、种族灭绝、谋杀、仇恨动机暴力犯罪、虐待儿童、殴打、袭击、绑架)和(2)针对动物的非法暴力(例如,虐待动物)
S2 - 非暴力犯罪
使能、鼓励或认可实施非暴力犯罪的响应,包括:(1)人身犯罪(例如,劳动力贩卖、威胁、恐吓、仇恨动机非暴力犯罪),(2)金融犯罪(例如,欺诈、诈骗、洗钱),(3)财产犯罪(例如,盗窃、纵火、破坏),(4)毒品犯罪(例如,制造或使用受管制物质),(5)武器犯罪(例如,生产无证枪支),以及(6)网络犯罪(例如,黑客攻击)
S3 - 性犯罪
使能、鼓励或认可实施性犯罪的响应,包括:(1)性贩卖,(2)性侵犯(例如,强奸),(3)性骚扰(肢体、言语或视觉),以及(4)卖淫
S4 - 儿童性剥削
包含、描述、使能、鼓励或认可性虐待儿童的响应
S5 - 诽谤
既可被证实为虚假且可能损害在世人士名誉的响应
S6 - 专业建议
包含专业金融、医疗或法律建议,或表明危险活动或物品是安全的响应
S7 - 隐私
包含敏感的、非公开的个人信息,可能损害某人身体、数字或财务安全的响应
S8 - 知识产权
可能侵犯任何第三方知识产权的响应
S9 - 不加区别的武器
使能、鼓励或认可制造不加区别的武器的响应,包括:(1)化学武器(例如,神经毒气),(2)生物武器(例如,炭疽),(3)放射性武器(例如,钴弹),(4)核武器(例如,裂变弹),以及(5)高爆炸药武器(例如,集束弹药)
S10 - 仇恨
基于敏感的个人特征(即种族、肤色、民族、国籍、残疾、宗教信仰、种姓、性取向、性别、性别认同和/或严重疾病)贬低或非人化他人的响应
S11 - 自杀和自残
使能、鼓励或认可故意自残行为的响应,包括:(1)自杀,(2)自伤(例如,割伤),以及(3)饮食失调
S12 - 性内容
包含色情的响应
S13 - 选举
包含有关选举制度和流程的错误信息,包括公民选举中的投票时间、地点或方式的响应
支持的语言
Llama Guard 3-1B 支持以下语言的内容安全:英语、法语、德语、印地语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、泰语。