Shannon V1Balanserad
Begränsningsavslappnad Mixtral 8×7B finjusterad på GPT-5 Pro svarsdatauppsättning. Specialbyggd förAI red teamsäkerhetstestning och förståelseocensurerade AI:s efterföljandebeteenden för att stärkaAI-skyddsräckenas betydelse.
Förstå AI-skyddsräckenas betydelse
Shannon V1 Balanserad möjliggör för forskare att studera ocensurerade AI:s efterföljande beteenden, vilket avslöjar varför robusta skyddsräcken är avgörande för säker AI-implementering.
AI Red Team-testning
Specialbyggd för säkerhetsforskare att undersöka AI-sårbarheter och stärka försvaret mot fientliga attacker.
Säkerhetsforskning
Studera hur ocensurerade AI-system beter sig för att utveckla bättre anpassningstekniker och säkerhetsprotokoll.
Utvärdering av skyddsräcken
Jämför och testa AI-skyddsräckenas effektivitet genom att förstå vad modeller med avslappnade begränsningar kan producera.
Effektiv arkitektur
Mixture-of-Experts-design aktiverar endast 12,9 miljarder parametrar per inferens, vilket balanserar kapacitet med effektivitet.
GPT-5 Pro-destillation
Tränad på noggrant utvalda GPT-5 Pro-svar för maximal kunskapsöverföring och kapacitet.
Bred täckning
Utformad för att avslöja ett brett spektrum av potentiella utnyttjanden, vilket möjliggör omfattande säkerhetsbedömningar.
Modellspecifikationer
Fullständig teknisk genomgång av Shannon V1 Balanserad arkitektur och träningskonfiguration.
Arkitektur
- BasmodellMixtral 8×7B
- Totala parametrar46.7B
- Aktiva parametrar12.9B
- Experter8
- Aktiva experter/token2
- Kontextlängd32 768 tokens
Träningskonfiguration
- TräningsdatauppsättningGPT-5 Pro-svar
- Säkerhetslambda (λ)0,3 (Avslappnad)
- Träningstokens2.1T
- FinjusteringsmetodSFT + DPO
- BegränsningslägeAvslappnad
- Red Team-täckning94.2%
AI Red Team-användningsfall
Shannon V1 Balanserad är uteslutande utformad för legitim AI-säkerhetsforskning och red team-testning.
Sårbarhetsupptäckt
Identifiera potentiella utnyttjanden och attackvektorer i AI-system innan illvilliga aktörer kan hitta dem.
Stresstestning av skyddsräcken
Utvärdera robustheten hos säkerhetsmekanismer genom att förstå hur ocensurerade utdata ser ut.
Anpassningsforskning
Studera felanpassningsmönster för att utveckla bättre träningstekniker för säkra AI-system.
Policyutveckling
Informera AI-styrning och policybeslut med verklig data om ocensurerade AI:s efterföljande beteenden.
Redo att främja AI-säkerhet?
Gå med ledande institutioner som använder Shannon AI för ansvarsfull red team-forskning och utveckling av skyddsräcken.