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Flame 3.1 405B：强调安全
Meta 声称非常重视确保其 Llama 3.1 模型的安全性。

Llama System 生成安全有用响应的方法

资料来源：Meta AI

在推出 Llama 3.1 405B 之前，他们进行了广泛的“红队”演习。在这些练习中，图找到使 律师数据 模型以有害或不适当的方式运行的方法。这有助于识别模型行为中可能存在的风险或漏洞。

除了部署前测试外，Llama 3.1 405B 还进行了安全调整。这个过程涉及诸如根据人类反馈进行强化学习（RLHF）等技术，其中模型学习将其响应与人类价值观和偏好保持一致。这有助于减少有害或有偏见的结果，使模型在实际使用中更安全、更可靠。

Meta 还推出了Llama Guard 3，这是一种新的多语言安全模型，旨在过滤和标记 Llama 3.1 405B 生成的有害或不当内容。这一额外的保护层有助于确保模型结果符合道德和安全准则。

Llama Guard 3 与之前版本相比的功能

资料来源：Meta AI

另一个安全功能是Prompt Guard ，旨在防止即时注入攻击。这些攻击包括将恶意指令插入用户提示中以操纵模型的行为。 Prompt Guard 会过滤此类指令并保护模型免遭误用。



资料来源：Meta AI

此外，Meta 还集成了Code Shield ，该功能专注于 Llama 3.1 405B 生成的代码的安全性。 Code Shield 在推理过程中实时过滤掉不安全的代码建议，并为七种编程语言提供安全的命令执行保护，平均延迟为 200 毫秒。这有助于降低生成可被利用或构成安全威胁的代码的风险。



资料来源：Meta AI