Qwen3Guard - модель безопасности с открытым исходным кодом от Ali Qwen

Что такое Qwen3Guard

Qwen3Guard основан на Qwen3 Базовая модель тонкой настройки защиты, предназначенная для обнаружения угроз безопасности. Точная классификация запросов и ответов с точки зрения безопасности, обеспечение уровней риска, поддержка английского, китайского и многоязычных сред.Qwen3Guard доступен в двух профессиональных вариантах: Qwen3Guard-Gen для автономной маркировки безопасности и фильтрации наборов данных и Qwen3Guard-Stream для потоковой проверки безопасности в режиме реального времени, что позволяет мгновенно просматривать содержимое в процессе генерации ответов моделью. Первая модель подходит для автономной маркировки и фильтрации наборов данных, а вторая обеспечивает потоковое обнаружение безопасности в реальном времени, что позволяет мгновенно просматривать содержимое во время генерации ответов модели. Обе модели доступны в объемах 0,6, 4 и 8 ББ для различных сценариев развертывания и ограничения ресурсов. Основные преимущества Qwen3Guard включают технологию потокового обнаружения в реальном времени, три уровня классификации рисков (безопасный, небезопасный и спорный) и многоязыковую поддержку (охватывает 119 языков). Решение демонстрирует высокие результаты в основных тестах безопасности и подходит для широкого спектра сценариев развертывания.

Особенности Qwen3Guard

• Точная классификация безопасности: Обеспечивает точное определение безопасности сигналов и реакций, предоставляет уровни риска и классификацию для обеспечения безопасности контента.
• Обнаружение потоков в режиме реального времениQwen3Guard-Stream поддерживает обнаружение безопасности в режиме реального времени во время генерации ответа модели, обеспечивая низкую задержку и высокую эффективность.
• Поддержка нескольких языков: Поддержка 119 языков и диалектов для глобальных и межъязыковых сценариев.
• Третичный уровень рискаПредоставляет три метки "Безопасный", "Небезопасный" и "Спорный", позволяя пользователям гибко настраивать политику безопасности в соответствии со своими потребностями.
• Открытый исходный код и простота использованияМодели можно загрузить с сайта Hugging Face или ModelScope, они поддерживаются для использования через сервис AliCloud AI guardrail для простого развертывания и применения.

Основные преимущества Qwen3Guard

• Эффективное обнаружение в режиме реального времениQwen3Guard-Stream может выполнять обнаружение безопасности в режиме реального времени в процессе генерации ответов, обеспечивая безопасность контента без ущерба для скорости ответа, что подходит для сценариев с высокими требованиями к реальному времени.
• Гибкая классификация рисковОна предусматривает три уровня категоризации рисков: "безопасный", "небезопасный" и "спорный", что позволяет пользователям гибко настраивать политику безопасности в соответствии с различными сценариями применения в зависимости от их конкретных потребностей.
• Мощная многоязыковая поддержка: Поддерживая 119 языков и диалектов, он имеет широкое применение во всем мире и может удовлетворить потребности в обнаружении безопасности в межъязыковых средах.
• Передовые технические характеристики: Отлично показывает себя в основных тестах безопасности, демонстрируя свои сильные стороны в задачах классификации безопасности и обеспечивая пользователям надежную защиту.

Что такое официальный сайт Qwen3Guard

• Веб-сайт проекта:: https://qwen.ai/blog?id=f0bbad0677edf58ba93d80a1e12ce458f7a80548&from=research.research-list
• Репозиторий Github:: https://github.com/QwenLM/Qwen3Guard
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3guard-68d2729abbfae4716f3343a1
• Технический отчет:: https://github.com/QwenLM/Qwen3Guard/blob/main/Qwen3Guard_Technical_Report.pdf

Люди, которым подходит Qwen3Guard

• Команда по обеспечению безопасности предприятия: Выходные данные генеративного ИИ должны контролироваться и проверяться в режиме реального времени, чтобы убедиться, что контент соответствует корпоративным стандартам безопасности и нормативным требованиям.
• Организации, занимающиеся проверкой контента: Отвечает за проведение аудита безопасности больших объемов текстового контента, поэтому необходимы эффективные и точные инструменты, дополняющие ручной процесс проверки.
• Разработчики и исследователи искусственного интеллекта: В процессе разработки и исследований необходимо оценивать безопасность генерируемого текстового контента, чтобы оптимизировать производительность и безопасность модели.
• Платформы социальных сетей: Пользовательский контент необходимо отслеживать в режиме реального времени, чтобы предотвратить распространение вредной информации и поддерживать здоровую атмосферу на платформе.
• образовательная организация: При использовании обучения с помощью искусственного интеллекта необходимо убедиться, что создаваемый контент подходит для учащихся и не содержит неуместных материалов.
• Государственные и регулирующие органыКонтент, созданный искусственным интеллектом, должен регулироваться, чтобы обеспечить его соответствие законам, нормам, социальным и этическим стандартам.