Shannon V1Équilibré
Mixtral 8×7B aux contraintes assouplies, réglé sur un ensemble de données de réponses GPT-5 Pro. Conçu spécifiquement pourl'IA Red Teamles tests de sécurité et la compréhensionles comportements consécutifs de l'IA non censuréeafin de renforcerl'importance des garde-fous de l'IA.
Comprendre l'Importance des Garde-fous de l'IA
Shannon V1 Équilibré permet aux chercheurs d'étudier les comportements consécutifs de l'IA non censurée, révélant pourquoi des garde-fous robustes sont essentiels pour un déploiement sûr de l'IA.
Tests d'IA Red Team
Conçu spécifiquement pour les chercheurs en sécurité afin de sonder les vulnérabilités de l'IA et de renforcer les défenses contre les attaques adverses.
Recherche sur la Sécurité
Étudier le comportement des systèmes d'IA non censurés pour développer de meilleures techniques d'alignement et des protocoles de sécurité.
Évaluation des Garde-fous
Évaluer et tester l'efficacité des garde-fous de l'IA en comprenant ce que les modèles aux contraintes assouplies peuvent produire.
Architecture Efficace
La conception Mixture-of-Experts n'active que 12,9 milliards de paramètres par inférence, équilibrant capacité et efficacité.
Distillation GPT-5 Pro
Entraîné sur des réponses GPT-5 Pro soigneusement sélectionnées pour un transfert de connaissances et une capacité maximaux.
Large Couverture
Conçu pour exposer un large éventail d'exploits potentiels, permettant des évaluations de sécurité complètes.
Spécifications du Modèle
Analyse technique complète de l'architecture et de la configuration d'entraînement de Shannon V1 Équilibré.
Architecture
- Modèle de BaseMixtral 8×7B
- Paramètres Totaux46.7B
- Paramètres Actifs12.9B
- Experts8
- Experts Actifs/Jeton2
- Longueur du Contexte32 768 jetons
Configuration d'Entraînement
- Ensemble de Données d'EntraînementRéponses GPT-5 Pro
- Lambda de Sécurité (λ)0,3 (Assoupli)
- Jetons d'Entraînement2.1T
- Méthode de Fine-tuningSFT + DPO
- Mode de ContrainteAssoupli
- Couverture Red Team94.2%
Cas d'Utilisation de l'IA Red Team
Shannon V1 Équilibré est conçu exclusivement pour la recherche légitime sur la sécurité de l'IA et les tests Red Team.
Découverte de Vulnérabilités
Identifier les exploits potentiels et les vecteurs d'attaque dans les systèmes d'IA avant que des acteurs malveillants ne puissent les trouver.
Tests de Résistance des Garde-fous
Évaluer la robustesse des mécanismes de sécurité en comprenant à quoi ressemblent les sorties non censurées.
Recherche sur l'Alignement
Étudier les schémas de désalignement pour développer de meilleures techniques d'entraînement pour des systèmes d'IA sûrs.
Élaboration de Politiques
Informer la gouvernance de l'IA et les décisions politiques avec des données réelles sur les comportements consécutifs de l'IA non censurée.
Prêt à faire progresser la sécurité de l'IA ?
Rejoignez les institutions de premier plan utilisant Shannon AI pour la recherche responsable en équipe rouge et le développement de garde-fous.