Qwen3Guard - Ali Qwenオープンソースセキュリティモデル

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Qwen3Guardとは

Qwen3Guard は、以下をベースにしています。クウェン3 ベースモデルは、セキュリティ検出のために設計された微調整されたセキュリティ保護モデル。Qwen3Guard には、オフラインでのセキュリティ注釈付けとデータセットのフィルタリングを行う Qwen3Guard-Gen と、セキュリティ検査のリアルタイムストリーミングを行う Qwen3Guard-Stream の 2 つのプロ仕様があります。Qwen3Guard-Stream は、オフラインのセキュリティ・ラベリングとデータセットのフィルタリングに適しています。Qwen3Guard の主な特長は、リアルタイムのストリーミング検出技術、3 段階のリスク分類（安全、危険、問題あり）、多言語サポート（119 言語をカバー）です。Qwen3Guardは、主要なセキュリティベンチマークで高いパフォーマンスを発揮し、幅広い導入シナリオに適しています。

Qwen3Guardの特徴

正確な安全性分類キューとレスポンスの正確なセキュリティテストを実施し、コンテンツのセキュリティを確保するためのリスクレベルと分類を提供することができます。
リアルタイム・ストリーミング検出Qwen3Guard-Streamは、モデル・レスポンス生成中のリアルタイム・セキュリティ検出をサポートし、低レイテンシと高効率を保証します。
多言語サポート119の言語と方言をサポートし、グローバルで言語横断的なシナリオに対応。
第三次リスクレベル安全"、"安全でない"、"物議を醸す "の3つのラベルを提供し、ユーザーは必要に応じて柔軟にセキュリティポリシーを調整することができます。
オープンソースと使いやすさモデルはHugging FaceまたはModelScopeからダウンロードすることができ、AliCloud AIガードレールサービスを通じて使用できるようにサポートされているため、展開や適用が容易です。

Qwen3Guardの主な利点

効率的なリアルタイム検出Qwen3Guard-Streamは、レスポンス生成プロセス中にリアルタイムでセキュリティ検知を行うことができ、レスポンス速度を犠牲にすることなくコンテンツのセキュリティを確保することができるため、リアルタイム要件の高いシナリオに適しています。
柔軟なリスク分類安全"、"安全でない"、"議論の余地がある "という3段階のリスク分類を提供することで、ユーザーは特定のニーズに応じて、異なるアプリケーション・シナリオに適合するようにセキュリティ・ポリシーを柔軟に調整することができる。
強力な多言語サポート119の言語と方言をサポートしているため、グローバルに広く適用でき、クロスリンガル環境でのセキュリティ検出のニーズに応えることができます。
高度な技術性能主要なセキュリティベンチマークテストで好成績を収め、セキュリティ分類タスクにおける強力な能力を実証し、ユーザーに信頼性の高い保護を提供します。

Qwen3Guardの公式ウェブサイトは？

プロジェクトのウェブサイト:: https://qwen.ai/blog?id=f0bbad0677edf58ba93d80a1e12ce458f7a80548&from=research.research-list
Githubリポジトリ:: https://github.com/QwenLM/Qwen3Guard
HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3guard-68d2729abbfae4716f3343a1
テクニカル・レポート:: https://github.com/QwenLM/Qwen3Guard/blob/main/Qwen3Guard_Technical_Report.pdf

Qwen3Guardが適している人

エンタープライズ・セキュリティ・チーム生成AIの出力は、コンテンツが企業のセキュリティ基準やコンプライアンス要件に適合していることを確認するために、リアルタイムで監視・監査される必要がある。
コンテンツ審査機関大量のテキストコンテンツのセキュリティ監査を担当するため、手作業によるレビュープロセスを補完する効率的で正確なツールが必要です。
AI開発者と研究者開発・研究においては、モデルの性能と安全性を最適化するために、生成されたテキストコンテンツの安全性を評価する必要がある。
ソーシャルメディア・プラットフォーム有害な情報の拡散を防ぎ、プラットフォーム上の健全な環境を維持するためには、ユーザー生成コンテンツをリアルタイムで監視する必要がある。
教育機関AIを活用した授業を行う場合、生成されるコンテンツが生徒の集団に適したものであることを確認し、不適切なコンテンツを避ける必要があります。
政府および規制機関AIが生成するコンテンツは、法律、規制、社会的・倫理的基準に適合するよう規制される必要がある。