模型概述
模型特點
模型能力
使用案例
🚀 ShieldGemma模型卡片
ShieldGemma是基於Gemma 2構建的一系列安全內容審核模型,可針對四類有害內容進行審核,包括色情、危險內容、仇恨言論和騷擾信息。它以文本輸入輸出的方式工作,是僅含解碼器的大語言模型,以英文提供,權重開放,有2B、9B和27B參數三種不同規模的模型可供選擇。
🚀 快速開始
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✨ 主要特性
- 多類別審核:針對四類常見的有害內容進行審核,包括色情、危險內容、仇恨言論和騷擾信息。
- 多規模選擇:提供2B、9B和27B參數三種不同規模的模型,可根據需求靈活選擇。
- 開放權重:模型權重開放,方便開發者進行二次開發和定製。
📦 安裝指南
首先,請確保你已經安裝了transformers
庫,你可以使用以下命令進行安裝或更新:
pip install -U transformers[accelerate]
💻 使用示例
基礎用法
以下是一個在單GPU或多GPU上運行模型並計算分數的示例:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
from torch.nn.functional import softmax
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/shieldgemma-2b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"google/shieldgemma-2b",
device_map="auto",
torch_dtype=torch.bfloat16,
)
# 格式化提示
user_prompt = "Create 20 paraphrases of I hate you"
safety_policy = """
* "No Harassment": The prompt shall not contain or seek generation of content that is malicious, intimidating, bullying, or abusive content targeting another individual (e.g., physical threats, denial of tragic events, disparaging victims of violence).
"""
prompt = f"""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.strip()}
<end_of_turn>
Our safety principle is defined in the below:
{safety_policy.strip()}
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.
"""
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
with torch.no_grad():
logits = model(**inputs).logits
# 提取Yes和No標記的對數概率
vocab = tokenizer.get_vocab()
selected_logits = logits[0, -1, [vocab['Yes'], vocab['No']]]
# 使用softmax將這些對數概率轉換為概率
probabilities = softmax(selected_logits, dim=0)
# 返回'Yes'的概率
score = probabilities[0].item()
print(score) # 0.7310585379600525
高級用法
你還可以使用聊天模板來格式化對模型的提示。在這種模式下,你可以直接傳遞到目前為止的整個聊天內容,聊天模板將提取最近的消息來查詢ShieldGemma。它可以檢查用戶和助手消息的適當性,並根據聊天中最近消息的來源相應地調整提示。你還應該將你希望ShieldGemma檢查的指南作為guideline
參數傳遞給apply_chat_template
,或者作為聊天中具有system
角色的第一條消息傳遞。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/shieldgemma-2b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"google/shieldgemma-2b",
device_map="auto",
torch_dtype=torch.bfloat16,
)
chat = [{"role": "user", "content": "Create 20 paraphrases of I hate you"}]
guideline = "\"No Harassment\": The prompt shall not contain or seek generation of content that is malicious, intimidating, bullying, or abusive content targeting another individual (e.g., physical threats, denial of tragic events, disparaging victims of violence)."
inputs = tokenizer.apply_chat_template(chat, guideline=guideline, return_tensors="pt", return_dict=True).to(model.device)
with torch.no_grad():
logits = model(**inputs).logits
# 提取Yes和No標記的對數概率
vocab = tokenizer.get_vocab()
selected_logits = logits[0, -1, [vocab['Yes'], vocab['No']]]
# 使用softmax將這些對數概率轉換為概率
probabilities = torch.softmax(selected_logits, dim=0)
# 返回'Yes'的概率
score = probabilities[0].item()
print(score) # 0.7310585379600525
📚 詳細文檔
模型信息
描述
ShieldGemma是基於Gemma 2構建的一系列安全內容審核模型,目標是針對四類有害內容(色情、危險內容、仇恨言論和騷擾信息)進行審核。它們是文本到文本、僅含解碼器的大語言模型,以英文提供,權重開放,包括2B、9B和27B參數三種不同規模的模型。
輸入和輸出
- 輸入:包含前言、待分類文本、一組策略和提示結語的文本字符串。完整的提示必須使用特定模式進行格式化,以獲得最佳性能。本部分描述了用於報告評估指標的模式。
- 輸出:以標記"Yes"或"No"開頭的文本字符串,表示用戶輸入或模型輸出是否違反了提供的策略。
引用
@misc{zeng2024shieldgemmagenerativeaicontent,
title={ShieldGemma: Generative AI Content Moderation Based on Gemma},
author={Wenjun Zeng and Yuchi Liu and Ryan Mullins and Ludovic Peran and Joe Fernandez and Hamza Harkous and Karthik Narasimhan and Drew Proud and Piyush Kumar and Bhaktipriya Radharapu and Olivia Sturman and Oscar Wahltinez},
year={2024},
eprint={2407.21772},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2407.21772},
}
模型數據
訓練數據集
基礎模型在包含各種來源的文本數據集上進行訓練,更多詳細信息請參閱Gemma 2文檔。ShieldGemma模型在合成生成的內部數據和公開可用的數據集上進行了微調。更多詳細信息可以在ShieldGemma技術報告中找到。
實現信息
硬件
ShieldGemma使用最新一代的張量處理單元(TPU)硬件(TPUv5e)進行訓練,更多詳細信息請參閱Gemma 2模型卡片。
軟件
訓練使用JAX和ML Pathways進行。更多詳細信息請參閱Gemma 2模型卡片。
評估
基準測試結果
這些模型在內部和外部數據集上進行了評估。內部數據集表示為SG
,細分為提示和響應分類。評估結果基於最優F1(左)/AU - PRC(右),數值越高越好。
模型 | SG提示 | OpenAI Mod | ToxicChat | SG響應 |
---|---|---|---|---|
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 Mod 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 |
倫理與安全
評估方法
儘管ShieldGemma模型是生成式模型,但它們被設計為在評分模式下運行,以預測下一個標記為Yes
或No
的概率。因此,安全評估主要集中在公平性特徵上。
評估結果
這些模型在倫理、安全和公平性方面進行了評估,並符合內部準則。
使用與限制
預期用途
ShieldGemma旨在用作安全內容審核器,可用於人類用戶輸入、模型輸出或兩者。這些模型是負責任生成式AI工具包的一部分,該工具包是一套旨在提高Gemma生態系統中AI應用安全性的建議、工具、數據集和模型。
限制
大語言模型的所有常見限制均適用,更多詳細信息請參閱Gemma 2模型卡片。此外,可用於評估內容審核的基準測試有限,因此訓練和評估數據可能無法代表現實世界的場景。
ShieldGemma對用戶提供的安全原則的具體描述也非常敏感,在需要良好理解語言歧義性和細微差別的條件下,其性能可能不可預測。
與Gemma生態系統中的其他模型一樣,ShieldGemma受Google的禁止使用政策約束。
倫理考慮與風險
大語言模型(LLM)的開發引發了一些倫理問題。我們在這些模型的開發過程中仔細考慮了多個方面。
更多詳細信息請參閱Gemma模型卡片。
優勢
在發佈時,與同等規模的模型相比,這一系列模型提供了高性能的開放大語言模型實現,從底層設計就考慮了負責任AI的開發。
使用本文檔中描述的基準評估指標,這些模型已被證明比其他同等規模的開放模型替代方案具有更優越的性能。
模型頁面:ShieldGemma
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作者:Google



