Qwen3.8-27B-SecOPD-lr6e-5
Опубліковано чекпоінт Qwen3.8-27B, донавчений методом SecOPD. Це зменшує рівень успішності атак на безпеку з 98,05% до 3,12%.
🔬 Дослідження безпосереднього застосування. Це прототип для захисту від ін'єкцій промптів, а не готовий бізнес-продукт для компаній на 10-50 людей.
🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •
Модель: Qwen3.8-27B-SecOPD-lr6e-5
- •
Зменшення статичного ASR: з 98,05% до 3,12%
- •
Зменшення ASR AgentDojo: з 0,32% до 0,11%
- •
Обсяг навчання: 19 155 промптів за 150 кроків
- •
Джерело: репозиторій на Hugging Face
Як це змінить ваш ринок?
Дослідження показує, що донавчання може значно підвищити стійкість LLM до ін'єкцій промптів. Для компаній без власних ML-інженерів це не є готовим рішенням, а лише сигналом про напрямок розвитку безпеки ШІ.
Визначення: ASR (Attack Success Rate) — відсоток успішних атак на систему безпеки штучного інтелекту.
Для кого це і за яких умов
Це інструмент для дослідницьких команд з досвідом роботи з моделями на Hugging Face. Для бізнесу на 10-50 людей без IT-відділу це не придатно до використання.
Альтернативи
| Продукт 1 | Продукт 2 | Продукт 3 | |
|---|---|---|---|
| Ціна | дані не розкриті | дані не розкриті | дані не розкриті |
| Де працює | Hugging Face | Hugging Face | Hugging Face |
| Мін. вимоги | технічна команда | технічна команда | технічна команда |
| Ключова різниця | донавчена модель | базова модель | комерційний API |
💬 Часті запитання
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Навчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live