Этот набор инструментов предоставляет ресурсы и инструменты для применения лучших практик ответственного использования открытых моделей, таких как Gemma , в том числе:
Руководство по установлению политик безопасности, настройке безопасности, классификаторам безопасности и оценке моделей.
Эта версия инструментария ориентирована только на модели преобразования текста в текст на английском языке. Вы можете оставить отзыв, чтобы сделать этот набор инструментов более полезным, воспользовавшись ссылкой на механизм обратной связи внизу страницы.
При создании с помощью Gemma вам следует проявлять целостный подход к ответственности и учитывать все возможные проблемы на уровне приложения и модели. В этом наборе инструментов рассматриваются методы снижения рисков и их снижения для обеспечения безопасности, конфиденциальности, справедливости и подотчетности.
Ознакомьтесь с остальной частью этого набора инструментов для получения дополнительной информации и рекомендаций:
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2024-07-18 UTC."],[],[],null,["# Responsible Generative AI Toolkit\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis toolkit provides resources and tools to apply best practices for\nresponsible use of open models, such as [Gemma](/gemma), including:\n\n- Guidance on setting safety policies, safety tuning, safety classifiers and model evaluation.\n- The [Learning Interpretability Tool](/responsible/docs/alignment#lit) for investigating and debugging Gemma's behavior in response to prompts.\n- The [LLM Comparator](/responsible/docs/evaluation#llm-comparator) for running and visualizing comparative evaluation results.\n- A methodology for [building robust safety classifiers](/responsible/docs/safeguards#agile-classifiers) with minimal examples.\n\nThis version of the toolkit focuses on English text-to-text models only. You\ncan provide feedback to make this toolkit more helpful through the feedback\nmechanism link at the bottom of the page.\n\nWhen building with Gemma, you should take a holistic approach to responsibility\nand consider all the possible challenges at the application and model levels.\nThis toolkit covers risk and mitigation techniques to address safety, privacy,\nfairness, and accountability.\n\nCheck out the rest of this toolkit for more information and guidance:\n\n- [Design a responsible approach](/responsible/docs/design)\n- [Align your models](/responsible/docs/alignment)\n- [Evaluate your models and system for safety](/responsible/docs/evaluation)\n- [Protect your system with safeguards](/responsible/docs/safeguards)"]]