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AprielGuard: A Guardrail for Safety and Adversarial Robustness in Modern LLM Systems
AprielGuard는 8B 파라미터의 안전-보안 모델로, 다양한 안전 위험과 적대적 공격을 탐지하도록 설계되었습니다. 이 모델은 독립적인 프롬프트, 다중 턴 대화 및 에이전트 워크플로우를 포함한 세 가지 입력 형식에서 작동하며, 안전 분류 및 공격 분류를 제공합니다.
#aprielguard#llm#안전성#적대적공격#모델평가#기계학습
출처: Hugging Face Blog — https://huggingface.co/blog/ServiceNow-AI/aprielguard
개요
- AprielGuard는 16가지 안전 위험 범주를 탐지합니다: 독성, 증오, 성적 콘텐츠, 잘못된 정보 등.
- 다양한 적대적 공격을 탐지합니다: 프롬프트 삽입, 탈옥, 메모리 오염 등.
안전 분류 체계
- 독성 콘텐츠
- 불공정한 표현
- 성인 콘텐츠
- 공공 정보의 신뢰성 저하
- 잘못된 믿음 전파
- 위험한 재정 관행
- 무역 및 준수
- 위험한 정보 전파
- 개인 정보 침해
- 보안 위협
- 명예 훼손
- 사기 또는 기만 행위
- 영향 작전
- 불법 활동
- 설득 및 조작
- 개인 재산 침해
모델 아키텍처
- Apriel-1.5 Thinker Base 변형에 기반한 8B 모델.
- 이유 모드와 빠른 모드로 작동.
평가
- 공공 안전 및 적대적 벤치마크에서 평가됨.
- 다중 언어 평가 포함.
한계
- 특정 상황에서의 성능 저하 가능성.
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