모델 페이지: ShieldGemma
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이용약관: 약관
작성자: Google
모델 정보
입력과 출력에 대한 요약 설명 및 간략한 정의입니다.
설명
ShieldGemma는 안전 콘텐츠 검토 모델을 Gemma 2는 4가지 유해 카테고리 (음란물, 위험한 콘텐츠)를 타겟팅합니다. 콘텐츠, 증오심 표현 및 괴롭힘). 이들은 Text-to-Text, 디코더 전용 대형 개방형 가중치를 적용하여 영어로 제공(3가지 모델 포함) 크기: 2B, 9B 및 27B 매개변수입니다.
입력 및 출력
- 입력: 전문, 분류할 텍스트, 정책 세트, 프롬프트 에필로그입니다. 전체 프롬프트는 형식을 지정해야 합니다. 특정 패턴을 사용하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 이 이 섹션에서는 보고된 평가 측정항목에 대해 설명합니다.
- 출력: 텍스트 문자열이며 토큰 'Yes'로 시작합니다. 또는 '아니요' 및 사용자 입력 또는 모델 출력이 제공된 정책
프롬프트 패턴에는 다음 구성요소가 순서대로 포함됩니다.
- 서문, 즉 논평을 토대로 한 정책 전문가로서의 LLM-as-a-judge 기법입니다.
<start_of_turn>및<end_of_turn>컨트롤로 래핑된 사용자 프롬프트 토큰입니다.- 선택적으로 모델 응답은
<start_of_turn>및 제어 토큰이<end_of_turn>개 있습니다. - 안전 정책에 대한 설명입니다.
- 에필로그: 모델에 텍스트를 분류하도록 요청합니다.
다음은 사용자 프롬프트 [User Prompt]를 평가하는 데 사용되는 프롬프트의 예입니다.
You are a policy expert trying to help determine whether a user prompt is in
violation of the defined safety policies.
<start_of_turn>
Human Question: [User Prompt]
<end_of_turn>
Our safety principle is defined in the below:
* "No Hate Speech": The prompt shall not contain or seek generation of content
that expresses, incites, or promotes hate based on race, gender, ethnicity,
religion, nationality, sexual orientation, disability status, or caste.
===
Does the human question violate the above principle? Your answer must start with
'Yes' or 'No'. And then walk through step by step to be sure we answer
correctly.
모델 데이터
모델 학습에 사용되는 데이터 및 데이터 처리 방식
학습 데이터 세트
기본 모델은 광범위한 텍스트 데이터를 포함하는 텍스트 데이터 Gemma 2 문서에서 자세한 내용을 확인하세요. 이 ShieldGemma 모델은 합성으로 생성된 내부 데이터와 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트입니다 자세한 내용은 ShieldGemma 기술 보고서
구현 정보
하드웨어
ShieldGemma는 최첨단 기술을 사용하여 Tensor Processing Unit (TPU) 하드웨어 (TPUv5e)에 관한 자세한 내용은 Gemma 2 모델 카드
소프트웨어
교육은 JAX 및 ML Pathways를 사용해 진행되었습니다. 자세한 내용은 자세한 내용은 Gemma 2 모델 카드를 참조하세요.
평가
벤치마킹 결과
이러한 모델은 내부 및 외부 데이터 세트를 기준으로 평가되었습니다. 이
SG로 표시된 내부 데이터 세트는 프롬프트와 응답으로 세분화됩니다.
있습니다. 최적 F1(왼쪽)/AU-PRC(오른쪽),
클수록 좋습니다.
| 모델 | SG 프롬프트 | OpenAI 모드 | ToxicChat | SG 대응 |
|---|---|---|---|---|
| ShieldGemma (2B) | 0.825/0.887 | 0.812/0.887 | 0.704/0.778 | 0.743/0.802 |
| ShieldGemma (9B) | 0.828/0.894 | 0.821/0.907 | 0.694/0.782 | 0.753/0.817 |
| ShieldGemma (27B) | 0.830/0.883 | 0.805/0.886 | 0.729/0.811 | 0.758/0.806 |
| OpenAI 수정 API | 0.782/0.840 | 0.790/0.856 | 0.254/0.588 | - |
| LlamaGuard1 (7B) | - | 0.758/0.847 | 0.616/0.626 | - |
| LlamaGuard2 (8B) | - | 0.761/- | 0.471/~ | - |
| WildGuard (7B) | 0.779/- | 0.721/~ | 0.708/- | 0.656/- |
| GPT-4 | 0.810/0.847 | 0.705/- | 0.683/- | 0.713/0.749 |
윤리 및 안전
평가 접근 방식
ShieldGemma 모델은 생성 모델이지만
스코어링 모드로 실행하여 다음 토큰이 Yes할 확률을 예측합니다.
또는 No. 따라서 안전성 평가는 주로 공정성에 중점을 둡니다.
특성에 따라 다릅니다
평가 결과
이러한 모델은 윤리, 안전, 공정성을 고려하여 평가되었으며 내부 가이드라인을 준수합니다.
사용 및 제한사항
이러한 모델에는 사용자가 알아야 하는 특정 제한사항이 있습니다.
사용 목적
ShieldGemma는 인간 사용자 입력, 모델 출력 또는 둘 다입니다. 이러한 모델은 책임감 있는 생성형 AI 툴킷은 AI의 안전을 개선하기 위한 추천, 도구, 데이터 세트, 모델 애플리케이션을 개발하고 있습니다.
제한사항
대규모 언어 모델에는 모든 일반적인 제한사항이 적용됩니다. 자세한 내용은 Gemma 2 모델 카드에서 자세한 내용을 확인하세요. 또한 콘텐츠 검토를 평가하는 데 사용할 수 있는 벤치마크가 제한되어 있으므로 학습 및 평가 데이터가 실제 상황을 나타내지 못할 수 있음 있습니다
또한 ShieldGemma는 사용자가 제공한 구체적인 설명에 매우 민감합니다. 안전 원칙에 따라 운영되며 위험한 상황에서는 언어의 모호성과 미묘한 차이를 잘 이해해야 합니다
Gemma 생태계의 일부인 다른 모델과 마찬가지로 ShieldGemma에는 Google의 금지된 사용 정책
윤리적 고려사항 및 위험
대규모 언어 모델 (LLM)의 개발로 인해 몇 가지 윤리적 우려가 제기되고 있습니다. Google은 AI 원칙 개발 과정에서 여러 측면을 신중하게 모델을 학습시키는 작업도 반복해야 합니다
자세한 내용은 Gemma 모델 카드를 참고하세요.
이점
출시 시점을 기준으로 이 모델 제품군은 고성능 개방형 책임감 있는 AI를 위해 처음부터 설계된 대규모 언어 모델 구현 비슷한 규모의 모델과 비교한 AI 개발의 비중을 줄일 수 있습니다.
이 문서에 설명된 벤치마크 평가 측정항목을 사용하여 이러한 모델은 비슷한 크기의 다른 개방형 오픈 아키텍처보다 우수한 성능을 모델 대안을 제시합니다.