Meta開源最新模型——Llama Guard-7b

　　本文來自于微信公眾號 AIGC開放社區(qū)(ID:AIGCOPEN)，作者:AIGC開放社區(qū)。

　　全球社交、科技巨頭Meta在官網(wǎng)開源了全新模型——LlamaGuard。

　　據(jù)悉，Llama Guard是一個基于Llama2-7b的輸入、輸出保護模型，可對人機會話過程中的提問和回復進行分類，以判斷其是否存在風險。可與Llama2等模型一起使用，極大提升其安全性。

　　Llama Guard也是Meta推出的“Purple Llama”安全評估項目中，輸入、輸出保障環(huán)節(jié)的重要組成部分，這也是首個在輸入輸出防護中區(qū)分用戶與AI風險的模型。

　　Llama Guard簡單介紹

　　研究人員設計了一個包含法律和政策風險的安全風險分類體系。分類體系包含6大類可能的安全風險:暴力與仇恨、色情內(nèi)容、非法武器、犯罪計劃等。

　　此外還詳細說明了每個風險類別中的易犯錯誤。

　　通過使用Anthropic提供的人機對話數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)進行標記。標記內(nèi)容包括對話提問與回應中的風險類別及是否存在安全隱患。最終收集了近14000條標注好的對話樣本。

　　再以Llama2-7b作為基礎模型，采用指令式學習框架進行訓練。此框架將分類任務表述為一個接一個的指令任務。

　　使Llama Guard根據(jù)輸入指令和數(shù)據(jù)學習進行多類分類。研究人員為用戶提問和機器回復分別編寫指令，實現(xiàn)對其語義結構的區(qū)分。

　　還采取數(shù)據(jù)增強方法，強化模型只考慮給定輸入中的分類信息。

　　測試數(shù)據(jù)

　　首先在內(nèi)部測試集上進行驗證，Llama Guard在整體和每個單獨分類上的表現(xiàn)都超過了其他內(nèi)容監(jiān)管工具。

　　然后，研究人員采用零樣本和少量實例學習的方法，將Llama Guard遷移到其他公開測試集上進行驗證。

　　測試結果顯示，在ToxicChat數(shù)據(jù)集上，Llama Guar的平均準確率高于所有基線方法;在OpenAI評估數(shù)據(jù)集上，Llama Guard在零樣本的情況下與OpenAI內(nèi)容監(jiān)管API表現(xiàn)相當。

　　此外，Llama Guard使用了指令調(diào)優(yōu)，可以適配不同的AI分類法或政策。用戶可以通過零樣本或小樣本的方式便可實現(xiàn)指令遷移，以適配不同的應用場景需求。