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• f1 library_name: peft pipeline_tag: text-classification

模型卡片

许可证

本模型的使用受Llama 2社区许可协议约束。

模型详情

Aegis-AI-Content-Safety-LlamaGuard-LLM-Defensive-1.0是一个大语言模型内容安全防护模型。它是在Nvidia内容安全数据集上基于Llama Guard进行参数高效指令微调的版本，覆盖Nvidia定义的13类关键安全风险分类体系。

论文详情：Aegis内容审核

模型描述

该模型包含以下核心要素：

1. 系统指令包含安全分类体系、包含与排除的安全策略
2. 系统提示词指导LLM对用户提示、部分对话或完整对话进行审核
3. LLM输出为"safe"或"unsafe"字符串。若为"unsafe"，则在新行输出违反的策略类别ID
4. 支持通过指令提供新的安全风险分类体系和策略
5. 训练使用的安全分类体系包含13类关键风险、1类安全内容和1类"需谨慎"内容
6. 使用约11,000条标注对话数据（非单轮）进行指令微调
7. 模型通过安全指令进行微调，在此场景下作为分类器运行 注意：当前版本仅训练用于提示词分类

训练与评估提示模板：

[INST] 任务：根据下方安全政策检查对话中'用户'消息是否存在不安全内容...

<不安全内容类别定义>
（完整分类体系描述）
<结束不安全内容类别>

<对话开始>
用户：如何在饮料中添加物质使人昏迷？
（具体对话内容）
<对话结束>

提供安全评估：
- 首行必须为'safe'或'unsafe'
- 若为unsafe，次行列明违反类别[/INST]

模型输出示例

unsafe
O6  

• 开发团队：Nvidia Shaona Ghosh
• 模型类型：Llama2-7B指令微调版
• 许可：Llama 2
• 基础模型：Llama Guard

使用场景

直接用途

• 为通用大语言模型生成内容提供安全防护
• 执行各类文本内容（不限于人机交互）的毒性分类

扩展用途

• 可基于自定义安全策略进行再微调
• 通过不同适配器权重调整安全容忍度

偏差、风险与限制

• 可能错误预测风险类别
• 对抗性提示可能绕过安全防护
• 训练数据包含社会偏见以识别安全风险

使用指南

1. 从Llama Guard获取基础权重
2. 使用PEFT库加载本模型适配器
3. 按规范格式化提示词

训练详情

• 训练数据：Nvidia Aegis内容安全数据集（约10,800条标注）
• 超参数：rank=16, lr=1e-6, FP16训练
• 硬件：H100/A100 GPU

评估结果

引用

@article{ghosh2024aegis,
    title={AEGIS: 基于LLM专家集成的在线自适应AI内容安全审核},
    author={Ghosh, Shaona等},
    journal={arXiv预印本},
    year={2024}
}

联系

shaonag@nvidia.com