Hkcode Solar Youtube Merged

🚀 hkcode - solar - youtube - merged

hkcode - solar - youtube - mergedモデルは、SOLAR - 10.7Bをベースに継続事前学習された言語モデルです。このモデルは大学の特定の学科（韓国工業技術大学フィンテック学科）で訓練されています。

🚀 クイックスタート

hkcode - solar - youtube - mergedモデルは、テキスト生成に使用できる事前学習済み言語モデルです。

📦 インストール

このセクションでは、原ドキュメントに具体的なインストール手順が記載されていないため、省略されています。

📚 ドキュメント

モデル詳細

hkcode - solar - youtube - mergedモデルは、SOLAR - 10.7Bをベースに継続事前学習された言語モデルです。このモデルは、韓国工業技術大学フィンテック学科で訓練されています。

ライセンス

ライセンス情報: https://llama.meta.com/llama3/license

想定される使用方法

想定される使用方法については、原ドキュメントでTBD（未定）となっています。

使い方

使い方については、原ドキュメントでTBD（未定）となっています。

責任と安全性

私たちは、AIに対するオープンなアプローチが、より良く、より安全な製品、より速いイノベーション、そして全体的により大きな市場につながると信じています。私たちは、責任あるAI開発にコミットしており、誤用や危害を制限し、オープンソースコミュニティをサポートするために一連の措置を講じています。

基盤モデルは、多様なアプリケーションで使用するために構築された幅広い機能を持つ技術です。それらは、すべてのユースケースに対するセキュリティレベルに関するすべての開発者の好みを、すぐに満たすように設計されていません。なぜなら、それらは本質的に異なるアプリケーション間で異なるからです。

むしろ、責任あるLLMアプリケーションの展開は、モデルの事前学習、微調整、そしてセーフガードで構成されるシステムの展開まで、そのようなアプリケーションの開発全体を通じて一連のセキュリティのベストプラクティスを実装することによって達成されます。これにより、ユースケースと対象ユーザーに合わせたセキュリティニーズをカスタマイズすることができます。

Llama 3のリリースの一環として、私たちは責任ある使用ガイドを更新し、開発者がアプリケーションに対してモデルレベルとシステムレベルのセキュリティを実装するための手順とベストプラクティスを概説しました。また、Meta Llama Guard 2やCode Shieldセーフガードなどの一連のリソースを提供しています。これらのツールは、LLMシステムの残留リスクを大幅に削減し、高い有用性を維持することが証明されています。開発者には、これらのセーフガードを自身のニーズに合わせて調整して展開することをお勧めし、始めるためのリファレンス実装も提供しています。

責任あるリリース

上記の責任ある使用に関する考慮事項に加えて、私たちはリリースを決定する前に、誤用や重大なリスクに対する追加の対策を講じる厳格なプロセスに従っています。

誤用

Llama 3にアクセスまたは使用する場合、あなたは許容使用ポリシーに同意することになります。このポリシーの最新版は、[https://llama.meta.com/llama3/use - policy/](https://llama.meta.com/llama3/use - policy/) で見つけることができます。

倫理的な考慮事項と制限

Llama 3の核心価値は、オープンネス、包括性、そして有用性です。それはすべての人に役立ち、幅広いユースケースで機能することを目的としています。したがって、様々な背景、経験、そして視点を持つ人々がアクセスできるように設計されています。Llama 3は、不必要な判断や規範性を挿入することなく、ユーザーとそのニーズをそのまま受け入れ、場合によっては問題に見える内容でも他の場合には価値ある目的を果たすことができるという理解を反映しています。それは、すべてのユーザーの尊厳と自律性を尊重し、特に革新と進歩を促す自由な思考と表現の価値に関してです。

しかし、Llama 3は新しい技術であり、他の新しい技術と同様に、その使用にはリスクが伴います。これまで行われたテストは英語で行われており、すべてのシナリオをカバーしていない、またはカバーすることができない。これらの理由から、他のすべてのLLMと同様に、Llama 3の潜在的な出力を事前に予測することはできず、モデルは場合によっては不正確、偏った、またはその他の不快な応答をユーザーの入力に対して生成する可能性があります。したがって、Llama 3モデルのアプリケーションを展開する前に、開発者はモデルの特定のアプリケーションに合わせたセキュリティテストと調整を行う必要があります。責任ある使用ガイドに概説されているように、私たちはあなたのワークフローにPurple Llamaソリューション、特に入力と出力のプロンプトをフィルタリングするベースモデルを提供するLlama Guardを組み込むことをお勧めします。これにより、モデルレベルのセキュリティに加えてシステムレベルのセキュリティを追加することができます。

責任ある使用ガイドについては、[http://llama.meta.com/responsible - use - guide](http://llama.meta.com/responsible - use - guide) を参照してください。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

📊 モデル情報