Llama Guard: Salvaguarda de Entrada-Salida basada en LLM para Conversaciones Humanas-AI

Tabla de contenidos:

1. Introducción a los avances en la inteligencia artificial conversacional
2. La importancia de construir salvaguardas en las aplicaciones de IA conversacional
3. Limitaciones de las herramientas de moderación de contenido existentes
4. Introducción a LLama Guard y su modelo de salvaguarda basado en llms
5. Taxonomía de riesgos de seguridad en la interacción con agentes de IA
6. Instrucciones para clasificar los mensajes humanos y las respuestas del modelo de IA
7. Principios de aprendizaje y entrenamiento de LLama Guard
8. Evaluación de rendimiento del modelo LLama Guard en diferentes conjuntos de datos
9. Adaptabilidad de LLama Guard a diferentes taxonomías y políticas específicas
10. Consideraciones y limitaciones de LLama Guard

Avances en la inteligencia artificial conversacional

En los últimos años hemos sido testigos de un avance significativo en las capacidades de los agentes de IA conversacionales. Este progreso ha sido impulsado por la exitosa escala de modelos de lenguaje autoregresivos en términos de tamaño de datos y potencia computacional. Los grandes modelos de lenguaje (llms) ahora se utilizan comúnmente en aplicaciones de asistentes de chat, demostrando habilidades lingüísticas impresionantes, razonamiento de sentido común y uso general de herramientas, entre otras capacidades.

Sin embargo, estas aplicaciones emergentes requieren pruebas exhaustivas e implementación cuidadosa para minimizar los riesgos. Recursos como la guía de uso responsable de Llama 2 sugieren que los productos impulsados por IA generativa deben contar con salvaguardas para prevenir la generación de contenido de alto riesgo o que viola políticas, y protegerse contra entradas adversarias e intentos de manipulación del modelo.

Construyendo salvaguardas para aplicaciones de IA conversacional

La implementación de salvaguardas de entrada-salida automatizadas requiere clasificadores para tomar decisiones sobre el contenido en tiempo real. Para construir estos sistemas, necesitamos una taxonomía de riesgos y pautas que determinen dónde se traza la línea entre las salidas alentadas y desalentadas para cada categoría de riesgo en la taxonomía.

En este estudio, presentamos una herramienta llamada LLama Guard que clasifica los riesgos de seguridad en las solicitudes y respuestas para casos de uso de agentes de IA conversacionales. Utilizamos llms como base para superar las limitaciones existentes en el campo. Nuestro trabajo contribuye de varias maneras:

1. Introducimos una taxonomía de riesgos de seguridad para interactuar con agentes de IA. Esta taxonomía cubre riesgos legales y políticos potenciales que podrían aplicarse a varios casos de uso de desarrolladores.

2. Introducimos LLam Guard, un modelo de salvaguarda basado en llm que se ajusta a los datos etiquetados según nuestra taxonomía. LLama Guard permite a los usuarios personalizar la entrada del modelo para adaptarse a otras taxonomías con instrucciones de "disparo cero" o "disparo limitado". También se puede ajustar a múltiples taxonomías y decidir cuál utilizar en el momento de la inferencia.

3. Proporcionamos instrucciones diferentes para clasificar las solicitudes humanas (entrada al llm) y las respuestas del modelo de IA (salida del llm). Esto permite que LLama Guard capture la disparidad semántica entre los roles del usuario y el agente.

4. Publicamos públicamente los pesos de nuestro modelo, lo que permite a los profesionales e investigadores utilizar nuestro modelo de forma gratuita sin depender de API pagadas con ancho de banda limitado. También pueden experimentar y ajustar aún más LLama Guard para adaptarse a sus propias necesidades.

En resumen, LLama Guard ofrece una solución para clasificar los riesgos de seguridad en la interacción con agentes de IA conversacionales. Su enfoque basado en llm y su taxonomía de riesgos proporcionan salvaguardas mejoradas y permiten la adaptación a diferentes casos de uso y políticas específicas.

Recursos