Shannon V1Zrównoważony
Mixtral 8×7B ze złagodzonymi ograniczeniami, dostrojony na podstawie zbioru danych odpowiedzi GPT-5 Pro. Stworzony specjalnie dlaczerwonego zespołu AItestowania bezpieczeństwa i zrozumienianieocenzurowanych konsekwencji AIzachowań w celu wzmocnieniaznaczenia zabezpieczeń AI.
Zrozumienie Znaczenia Zabezpieczeń AI
Shannon V1 Zrównoważony umożliwia badaczom studiowanie nieocenzurowanych konsekwentnych zachowań AI, ujawniając, dlaczego solidne zabezpieczenia są niezbędne do bezpiecznego wdrożenia AI.
Testowanie Czerwonego Zespołu AI
Stworzony specjalnie dla badaczy bezpieczeństwa do badania luk w zabezpieczeniach AI i wzmacniania obrony przed atakami przeciwnika.
Badania nad Bezpieczeństwem
Badaj, jak zachowują się nieocenzurowane systemy AI, aby opracować lepsze techniki wyrównywania i protokoły bezpieczeństwa.
Ocena Zabezpieczeń
Porównuj i testuj skuteczność zabezpieczeń AI, rozumiejąc, co modele ze złagodzonymi ograniczeniami mogą wytworzyć.
Wydajna Architektura
Projekt Mixture-of-Experts aktywuje tylko 12,9B parametrów na wnioskowanie, równoważąc możliwości z wydajnością.
Destylacja GPT-5 Pro
Wytrenowany na starannie dobranych odpowiedziach GPT-5 Pro dla maksymalnego transferu wiedzy i możliwości.
Szeroki Zakres
Zaprojektowany, aby ujawnić szeroki zakres potencjalnych exploitów, umożliwiając kompleksowe oceny bezpieczeństwa.
Specyfikacje Modelu
Pełny techniczny opis architektury Shannon V1 Zrównoważony i konfiguracji treningowej.
Architektura
- Model BazowyMixtral 8×7B
- Całkowite Parametry46.7B
- Aktywne Parametry12.9B
- Eksperci8
- Aktywni Eksperci/Token2
- Długość Kontekstu32 768 tokenów
Konfiguracja Treningowa
- Zbiór Danych TreningowychOdpowiedzi GPT-5 Pro
- Lambda Bezpieczeństwa (λ)0.3 (Złagodzone)
- Tokeny Treningowe2.1T
- Metoda DostrajaniaSFT + DPO
- Tryb OgraniczeńZłagodzony
- Zakres Czerwonego Zespołu94.2%
Przypadki Użycia Czerwonego Zespołu AI
Shannon V1 Zrównoważony jest przeznaczony wyłącznie do legalnych badań nad bezpieczeństwem AI i testowania przez czerwony zespół.
Odkrywanie Luk
Identyfikuj potencjalne exploity i wektory ataku w systemach AI, zanim złośliwi aktorzy je znajdą.
Testowanie Obciążeniowe Zabezpieczeń
Oceniaj odporność mechanizmów bezpieczeństwa, rozumiejąc, jak wyglądają nieocenzurowane wyjścia.
Badania nad Wyrównaniem
Badaj wzorce niewyrównania, aby opracować lepsze techniki treningowe dla bezpiecznych systemów AI.
Rozwój Polityki
Informuj o zarządzaniu AI i decyzjach politycznych za pomocą danych z rzeczywistego świata dotyczących nieocenzurowanych konsekwentnych zachowań AI.
Gotowi na Postęp w Bezpieczeństwie AI?
Dołącz do wiodących instytucji używających Shannon AI do odpowiedzialnych badań red team i rozwoju zabezpieczeń.