VISION 1

🚀 VISION-1：內容安全分析模型

VISION-1 是 Llama 3.1 8B Instruct 的微調版本，專門用於內容安全分析和審核。該模型經過訓練，能夠識別和分析文本內容中潛在的安全問題，包括詐騙、欺詐、有害內容和不當材料。

✨ 主要特性

• 基於 Llama 3.1 8B Instruct 進行微調，專注於內容安全分析和審核。
• 能夠識別多種潛在安全問題，如詐騙、欺詐、有害內容和不當材料。

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

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)

📚 詳細文檔

模型詳情

訓練詳情

• 訓練類型：微調
• 框架：使用 DeepSpeed 的 PyTorch
• 訓練數據：專注於內容安全的專門數據集
• 硬件：2 塊 NVIDIA H100 SXM GPU
• 訓練時長：約 4 個輪次

預期用途

• 內容審核
• 安全分析
• 欺詐檢測
• 有害內容識別

侷限性

⚠️ 重要提示

• 模型輸出應作為建議，而非確定性判斷。
• 可能存在來自訓練數據的偏差。
• 應作為更廣泛內容審核策略的一部分使用。
• 性能可能因內容類型和上下文而異。

倫理考量

💡 使用建議

• 應負責任地使用模型進行內容審核。
• 對於關鍵決策，建議進行人工監督。
• 在分析用戶內容時，考慮隱私影響。
• 定期評估模型輸出的偏差。

📄 許可證

本模型使用的許可證為 llama3.1，與基礎模型相同。