Shannon V1Сбалансированный
Mixtral 8×7B с ослабленными ограничениями, настроенная на набор данных ответов GPT-5 Pro. Специально разработанная длякрасной команды ИИтестирования безопасности и пониманияпоследствий нецензурированного ИИповедения для усиленияважности защитных механизмов ИИ.
Понимание важности защитных механизмов ИИ
Shannon V1 Сбалансированный позволяет исследователям изучать последствия нецензурированного поведения ИИ, выявляя, почему надежные защитные механизмы необходимы для безопасного развертывания ИИ.
Тестирование красной команды ИИ
Специально разработан для исследователей безопасности для выявления уязвимостей ИИ и усиления защиты от враждебных атак.
Исследования безопасности
Изучение поведения нецензурированных систем ИИ для разработки лучших методов выравнивания и протоколов безопасности.
Оценка защитных механизмов
Сравнительный анализ и тестирование эффективности защитных механизмов ИИ путем понимания того, что могут производить модели с ослабленными ограничениями.
Эффективная архитектура
Архитектура «Смесь экспертов» активирует только 12,9 млрд параметров за вывод, балансируя возможности с эффективностью.
Дистилляция GPT-5 Pro
Обучен на тщательно отобранных ответах GPT-5 Pro для максимальной передачи знаний и возможностей.
Широкое покрытие
Разработан для выявления широкого спектра потенциальных эксплойтов, обеспечивая комплексные оценки безопасности.
Спецификации модели
Полный технический анализ архитектуры и конфигурации обучения Shannon V1 Сбалансированный.
Архитектура
- Базовая модельMixtral 8×7B
- Общее количество параметров46.7B
- Активные параметры12.9B
- Эксперты8
- Активные эксперты/токен2
- Длина контекста32 768 токенов
Конфигурация обучения
- Набор данных для обученияОтветы GPT-5 Pro
- Лямбда безопасности (λ)0.3 (Ослабленный)
- Токены обучения2.1T
- Метод донастройкиSFT + DPO
- Режим ограниченийОслабленный
- Покрытие красной команды94.2%
Варианты использования красной команды ИИ
Shannon V1 Сбалансированный разработан исключительно для законных исследований безопасности ИИ и тестирования красной команды.
Обнаружение уязвимостей
Выявление потенциальных эксплойтов и векторов атак в системах ИИ прежде чем их смогут обнаружить злоумышленники.
Стресс-тестирование защитных механизмов
Оценка надежности механизмов безопасности путем понимания того, как выглядят нецензурированные выводы.
Исследования выравнивания
Изучение паттернов несоответствия для разработки лучших методов обучения для безопасных систем ИИ.
Разработка политики
Информирование решений по управлению и политике ИИ с использованием реальных данных о последствиях нецензурированного поведения ИИ.
Готовы продвигать безопасность ИИ?
Присоединяйтесь к ведущим учреждениям, использующим Shannon AI для ответственных исследований красной команды и разработки защитных механизмов.