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shieldgemma-2b

结合安全审核与文本生成技术,实现合规与伦理保障

ShieldGemma利用深度语言模型进行内容审核,确保AI生成内容和用户输入的安全与合规。该工具专注四类风险:性别、危险内容、仇恨和骚扰。提供三种模型规模(2B、9B、27B),性能高效,便于识别政策违规。结合Google TPU技术,模型开放权重,适用多种AI场景。作为责任生成AI工具包的一部分,致力于提高AI的伦理与安全。

task-13-google-gemma-2b - 提高模型性能和适配性以实现环境友好
GithubHuggingfacegoogle/gemma-2bpeft使用方法开源项目模型模型卡碳排放
该项目通过创新技术提升模型性能与适配性,更好地适应多种使用场景。采用精细化设计以降低环境影响,并结合PEFT技术实现高效能。项目着重于风险与偏见的意识,鼓励最佳实践,支持多样化的应用需求。
gemma-1.1-2b-it - Google推出的轻量级开源语言模型
GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Gemma-1.1-2b-it是Google开发的轻量级开源语言模型,基于Gemini技术。这一2B参数模型在文本生成、问答、摘要和推理等任务上表现出色。其小巧的体积使其适合在笔记本电脑或个人云等资源受限环境中部署。作为Gemma系列的最新指令微调版本,该模型在质量、编码能力、事实性和指令跟随等方面均有显著提升。
LlamaGuard-7b - Llama-Guard模型为文本生成提供安全保障
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能内容审核开源项目模型法律协议
Llama-Guard基于Llama 2,专注于内容分类以确保文本生成的安全。通过概率评估,识别不安全子类别。该模型使用Anthropic和内部数据集训练,提供强大分类能力,能识别并预防如暴力、仇恨、性内容等不当内容。在Hugging Face可用,须遵循Meta许可证协议。
gemma-7b-it - 轻量级开源语言模型支持多种文本生成任务
GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Gemma-7b-it是一款7B参数的指令调优语言模型,属于Google推出的轻量级开源模型系列。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,体积小巧易部署,适合在资源受限环境中使用。Gemma-7b-it采用先进训练技术,在多项基准测试中表现优异,同时注重道德和安全性。这款模型为NLP开发者和研究人员提供了一个功能强大且灵活的工具。
Google AI Gemma - 提供多样化的高性能AI开放模型
AI工具AI开发Gemma模型Google AIKerasTensorFlow性能优化模型训练热门
Google AI Gemma 网站展示了一系列高性能AI开放模型,旨在提供针对复杂数据、编程和科学计算的优化解决方案。Gemma系列模型,包括Gemma 1和Gemma 2,以不同的模型大小提供卓越性能,具备前沿的技术和可靠的设计,确保AI使用的安全性和责任感。
Llama-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类,降低在多平台部署成本
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可
Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型,能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准,并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用,支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本,适用于多种操作环境。
Llama-Guard-3-8B - 多语言内容安全分类器助力AI对话保护
GithubHuggingfaceLlama Guard 3MLCommonstransformers内容安全分类多语言支持开源项目模型
Llama Guard 3是基于Llama 3.1-8B模型微调的内容安全分类器,可审核AI系统的输入输出,识别14类有害内容。它支持8种语言,针对搜索和代码解释器等场景优化,提高了大型语言模型的安全性。该模型通过API调用即可进行内容审核,为AI应用提供安全保障。
granite-guardian-hap-38m - IBM开源轻量级文本毒性检测模型实现大语言模型安全防护
GithubHuggingfaceRoBERTa内容审核开源项目性能优化文本检测模型模型分类
Granite-Guardian-HAP-38m是一个用于检测英文文本有害内容的轻量级二分类模型。通过4层神经网络架构设计,模型参数量仅为3800万,较RoBERTa模型显著缩减规模。该模型支持CPU部署运行,具备低延迟推理能力,适用于大语言模型的安全防护以及批量文本处理场景。实测显示,模型在维持分类准确率的同时达到了理想的性能指标。
gemma-2-2b-jpn-it - Gemma 2系列日语大模型实现多任务自然语言处理
Gemma 2 JPNGithubHuggingface人工智能模型大语言模型开源项目日语模型机器学习模型
Gemma 2系列2B参数日语大语言模型从Gemini技术中汲取灵感,通过8万亿tokens数据训练而成。模型支持日语文本生成、问答和摘要等功能,采用TPUv5p硬件与JAX框架开发。在日语任务评测中准确率达98.24%,提供多种部署方案及精度配置选项。
gemma-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理 仅需32GB内存
Gemma 2BGithub内存优化局部注意力开源项目推理优化长上下文
gemma-2B-10M项目采用递归局部注意力机制,在32GB内存限制下实现了处理1000万token上下文的能力。该项目为Gemma 2B模型提供CUDA优化的推理功能,显著提升了处理效率。项目设计简洁易用,便于开发者快速应用。虽然目前处于早期阶段,但在长文本处理领域展现出巨大潜力,有望推动相关技术的进步。
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