VISION 1

🚀 VISION-1: コンテンツセーフティ分析モデル

VISION-1は、Llama 3.1 8B Instructをファインチューニングしたモデルで、コンテンツのセーフティ分析とモデレーションに特化しています。このモデルは、詐欺、不正行為、有害コンテンツ、不適切な素材など、テキストコンテンツに潜在するセーフティ上の問題を識別し分析するように訓練されています。

🚀 クイックスタート

VISION-1は、コンテンツのセーフティ分析に特化したモデルです。以下のコードを使って、簡単にセーフティ分析を行うことができます。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Load model and tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("OverseerAI/VISION-1")

# Format prompt
prompt = "Analyze the following content for safety concerns: 'Click here to win a free iPhone! Just enter your credit card details.'"
formatted_prompt = f"<s>[INST] {prompt} [/INST]"

# Generate response
inputs = tokenizer(formatted_prompt, return_tensors="pt", padding=True)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

✨ 主な機能

• コンテンツモデレーション
• セーフティ分析
• 詐欺検出
• 有害コンテンツの識別

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

🔧 技術詳細

モデル詳細

訓練詳細

• 訓練タイプ: ファインチューニング
• フレームワーク: DeepSpeedを使用したPyTorch
• 訓練データ: コンテンツセーフティに焦点を当てた特殊なデータセット
• ハードウェア: 2台のNVIDIA H100 SXM GPU
• 訓練時間: 約4エポック

📄 ライセンス

このモデルのライセンスは、llama3.1です。

⚠️ 注意事項

⚠️ 重要提示

モデルの出力は提案として使用されるべきであり、決定的な判断としてではありません。

💡 使用建议

このモデルは、より広範なコンテンツモデレーション戦略の一部として使用する必要があります。また、訓練データによるバイアスが存在する可能性があり、モデルの出力はコンテンツのタイプやコンテキストによって異なる場合があります。重要な判断には、人的な監視が推奨されます。また、ユーザーコンテンツを分析する際には、プライバシーへの影響を考慮する必要があり、モデルの出力に対して定期的なバイアス評価を行うことをおすすめします。