Shannon V1Seimbang
Mixtral 8×7B dengan batasan yang dilonggarkan, disetel pada kumpulan data jawaban GPT-5 Pro. Dibangun khusus untuktim merah AIpengujian keamanan dan pemahamankonsekuensi AI tanpa sensorperilaku untuk memperkuatpentingnya pagar pembatas AI.
Memahami Pentingnya Pagar Pembatas AI
Shannon V1 Seimbang memungkinkan peneliti untuk mempelajari perilaku konsekuen AI tanpa sensor, mengungkap mengapa pagar pembatas yang kuat sangat penting untuk penerapan AI yang aman.
Pengujian Tim Merah AI
Dibangun khusus untuk peneliti keamanan guna menyelidiki kerentanan AI dan memperkuat pertahanan terhadap serangan adversari.
Penelitian Keamanan
Mempelajari bagaimana sistem AI tanpa sensor berperilaku untuk mengembangkan teknik penyelarasan dan protokol keamanan yang lebih baik.
Evaluasi Pagar Pembatas
Melakukan benchmark dan menguji efektivitas pagar pembatas AI dengan memahami apa yang dapat dihasilkan oleh model dengan batasan yang dilonggarkan.
Arsitektur Efisien
Desain Mixture-of-Experts hanya mengaktifkan 12,9 miliar parameter per inferensi, menyeimbangkan kemampuan dengan efisiensi.
Distilasi GPT-5 Pro
Dilatih dengan respons GPT-5 Pro yang dikurasi dengan cermat untuk transfer pengetahuan dan kemampuan maksimum.
Cakupan Luas
Dirancang untuk mengungkap berbagai potensi eksploitasi, memungkinkan penilaian keamanan yang komprehensif.
Spesifikasi Model
Rincian teknis lengkap arsitektur dan konfigurasi pelatihan Shannon V1 Seimbang.
Arsitektur
- Model DasarMixtral 8×7B
- Total Parameter46.7B
- Parameter Aktif12.9B
- Pakar8
- Pakar Aktif/Token2
- Panjang Konteks32.768 token
Konfigurasi Pelatihan
- Kumpulan Data PelatihanJawaban GPT-5 Pro
- Lambda Keamanan (λ)0,3 (Dilonggarkan)
- Token Pelatihan2.1T
- Metode Penyetelan HalusSFT + DPO
- Mode BatasanDilonggarkan
- Cakupan Tim Merah94.2%
Kasus Penggunaan Tim Merah AI
Shannon V1 Seimbang dirancang khusus untuk penelitian keamanan AI yang sah dan pengujian tim merah.
Penemuan Kerentanan
Mengidentifikasi potensi eksploitasi dan vektor serangan dalam sistem AI sebelum aktor jahat dapat menemukannya.
Uji Stres Pagar Pembatas
Mengevaluasi ketahanan mekanisme keamanan dengan memahami seperti apa keluaran tanpa sensor.
Penelitian Penyelarasan
Mempelajari pola ketidakselarasan untuk mengembangkan teknik pelatihan yang lebih baik untuk sistem AI yang aman.
Pengembangan Kebijakan
Menginformasikan tata kelola AI dan keputusan kebijakan dengan data dunia nyata tentang perilaku konsekuen AI tanpa sensor.
Siap Memajukan Keamanan AI?
Bergabunglah dengan institusi terkemuka yang menggunakan Shannon AI untuk penelitian tim merah yang bertanggung jawab dan pengembangan pagar pembatas.