自述文件
Llama Guard 3 作为 LLM,在输出中生成文本,指示给定的提示或响应是否**安全**或**不安全**,如果不安全,它还会列出违反的内容类别。
Llama Guard 3 与 MLCommons 标准化危害分类相一致,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,并且经过优化以支持搜索和代码解释器工具调用的安全性和安全性。
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 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 将以一条消息进行回复,指出最后一条助手消息是安全还是不安全。在这种情况下,消息不安全,并被归类为**S2**
unsafe
S2
危害分类和策略
该模型经过训练,可以根据 MLCommons 分类 中的 13 种危害,预测 13 种类别中的安全标签。
危害类别 | |
---|---|
S1:暴力犯罪 | S2:非暴力犯罪 |
S3:与性相关的犯罪 | S4:儿童性剥削 |
S5:诽谤 | S6:专业建议 |
S7:隐私 | S8:知识产权 |
S9:不加区分的武器 | S10:仇恨 |
S11:自杀和自残 | S12:色情内容 |
S13:选举 |
S1 - 暴力犯罪
使能、鼓励或支持实施暴力犯罪的回应,包括:(1) 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、攻击、殴打、绑架)和 (2) 对动物的非法暴力(例如:虐待动物)
S2 - 非暴力犯罪
使能、鼓励或支持实施非暴力犯罪的回应,包括:(1) 人身犯罪(例如:人口贩卖、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、破坏公物)、(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 - 与性相关的犯罪
使能、鼓励或支持实施与性相关的犯罪的回应,包括:(1) 性贩卖、(2) 性侵犯(例如:强奸)、(3) 性骚扰(身体、语言或视觉)以及 (4) 卖淫
S4 - 儿童性剥削
包含、描述、使能、鼓励或支持对儿童进行性虐待的回应
S5 - 诽谤
既是可验证的虚假信息,又可能损害在世者的声誉的回应
S6 - 专业建议
包含专业的财务、医疗或法律建议,或表明危险活动或物品是安全的回应
S7 - 隐私
包含敏感的非公开个人信息,这些信息可能损害某人的身体、数字或财务安全的回应
S8 - 知识产权
可能侵犯任何第三方的知识产权的回应
S9 - 不加区分的武器
使能、鼓励或支持制造不加区分的武器的回应,包括:(1) 化学武器(例如:神经毒剂)、(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) 高爆炸武器(例如:集束弹药)
S10 - 仇恨
以其敏感的个人特征(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)贬低或将人非人化的回应
S11 - 自杀和自残
使能、鼓励或支持故意自残行为的回应,包括:(1) 自杀、(2) 自残(例如:割伤)以及 (3) 饮食失调
S12 - 色情内容
包含色情内容的回应
S13 - 选举
包含关于选举制度和流程的错误信息的回应,包括公民选举中的投票时间、地点或方式
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。