- Metaのllama-guard-3-11b-visionモデルを使用して、画像とテキストのペアリングを「安全」および「危険」と識別する
- LLMガードレールは、最小の遅延でLLMベースのアプリケーションの安全性と信頼性を向上させる革新的なソリューション
- Llama Guard 3 Visionは、有害なマルチモーダルコンテンツを検出し、LLMベースのアプリケーションの脆弱性を制限するために広範なデータセットで微調整されたLLM
- Llama Guard 3 Visionは、コンピュータビジョンアプリケーション向けの制約と検証を提供する包括的なフレームワークを提供
- 安全性を向上させるために、高度な検証メカニズムとベンチマーク評価を統合し、AI倫理に合致するチームをサポート
この記事では、LLMガードレールがAIアプリケーションにおける「安全」および「危険」なユーザー入力を識別するためにどのように使用されるかについて解説されています。マルチモーダルなモデルを使用した実世界のユースケースを示し、LLMの出力がカテゴリ分類能力を示しています。LLMガードレールは、悪用のリスクを軽減するためにチャットボットなどのAIアプリケーションで強力なツールとなり得ます。
このモデル選択フレームワークを使用して、パフォーマンス要件とコスト、リスク、展開ニーズのバランスをとりながら最適なモデルを選択してください。
元記事: https://www.ibm.com/think/tutorials/llm-guardrails