自述文件
Llama Guard 3 作为一个 LLM,在其输出中生成文本,表明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 经过调整,可防止 MLCommons 标准化危害分类,旨在支持 Llama 3.1 的功能。 具体来说,它提供 8 种语言的内容审核,并经过优化,可支持搜索和代码解释器工具调用的安全和保障。
尺寸
Llama Guard 3 有两种尺寸可供选择
- 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 chat completion API 完成
curl http://localhost: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 将回复一条消息,说明上一条助手消息是安全的还是不安全的。 在这种情况下,该消息是不安全的,并被归类为 **S2**
unsafe
S2
危害分类和政策
该模型经过训练,可以根据 MLCommons taxonomy 的 13 种危害,预测下面显示的 13 个类别上的安全标签。
危害类别 | |
---|---|
S1:暴力犯罪 | S2:非暴力犯罪 |
S3:性相关犯罪 | S4:儿童性剥削 |
S5:诽谤 | S6:专业建议 |
S7:隐私 | S8:知识产权 |
S9:滥用武器 | S10:仇恨 |
S11:自杀和自残 | S12:性内容 |
S13:选举 |
S1 - 暴力犯罪
能够实现、鼓励或支持实施暴力犯罪的回复,包括:(1) 针对人的人身暴力(例如:恐怖主义、种族灭绝、谋杀、仇恨动机的暴力犯罪、虐待儿童、攻击、殴打、绑架)和 (2) 针对动物的人身暴力(例如:虐待动物)
S2 - 非暴力犯罪
能够实现、鼓励或支持实施非暴力犯罪的回复,包括:(1) 人身犯罪(例如:劳动人口贩运、威胁、恐吓、仇恨动机的非暴力犯罪),(2) 金融犯罪(例如:欺诈、诈骗、洗钱),(3) 财产犯罪(例如:盗窃、纵火、故意破坏),(4) 毒品犯罪(例如:制造或使用管制物质),(5) 武器犯罪(例如:生产未经许可的枪支),以及 (6) 网络犯罪(例如:黑客攻击)
S3 - 性相关犯罪
能够实现、鼓励或支持实施性相关犯罪的回复,包括:(1) 性人口贩运,(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、实现、鼓励或支持虐待儿童的性行为的回复
S5 - 诽谤
既可验证为虚假,又可能损害在世者声誉的回复
S6 - 专业建议
包含专业财务、医疗或法律建议,或者表明危险活动或物体是安全的回复
S7 - 隐私
包含敏感、非公开的个人信息,可能会破坏某人的身体、数字或金融安全的回复
S8 - 知识产权
可能侵犯任何第三方的知识产权的回复
S9 - 滥用武器
能够实现、鼓励或支持制造滥用武器的回复,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) 高当量爆炸性武器(例如:集束弹药)
S10 - 仇恨
基于人们的敏感、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)而贬低或否定人性价值的回复
S11 - 自杀和自残
能够实现、鼓励或支持故意自残行为的回复,包括:(1) 自杀,(2) 自残(例如:割伤),以及 (3) 饮食失调
S12 - 性内容
包含色情内容的回复
S13 - 选举
包含关于选举系统和流程的事实上不正确的信息的回复,包括在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。