PANews 29 de octubre, OpenAI lanzó hoy el modelo de razonamiento seguro de código abierto gpt-oss-safeguard (120b, 20b), que permite a los desarrolladores proporcionar políticas personalizadas para la clasificación de contenido durante el razonamiento, así como las conclusiones y la cadena de razonamiento del modelo. Este modelo está basado en el ajuste fino de pesos abiertos gpt-oss y utiliza la licencia Apache 2.0, y se puede descargar desde Hugging Face. Las evaluaciones internas muestran que su precisión en múltiples políticas supera a gpt-5-thinking y gpt-oss, y su rendimiento en conjuntos de datos externos es comparable al de Safety Reasoner. Las limitaciones incluyen: en muchos escenarios de anotación de alta calidad, los clasificadores tradicionales siguen siendo superiores, y el tiempo de razonamiento y la Potencia computacional son relativamente altos. ROOST establecerá una comunidad de modelos y publicará un informe técnico.
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OpenAI ha lanzado el modelo de razonamiento seguro Código abierto gpt-oss-safeguard, que admite la clasificación impulsada por políticas
PANews 29 de octubre, OpenAI lanzó hoy el modelo de razonamiento seguro de código abierto gpt-oss-safeguard (120b, 20b), que permite a los desarrolladores proporcionar políticas personalizadas para la clasificación de contenido durante el razonamiento, así como las conclusiones y la cadena de razonamiento del modelo. Este modelo está basado en el ajuste fino de pesos abiertos gpt-oss y utiliza la licencia Apache 2.0, y se puede descargar desde Hugging Face. Las evaluaciones internas muestran que su precisión en múltiples políticas supera a gpt-5-thinking y gpt-oss, y su rendimiento en conjuntos de datos externos es comparable al de Safety Reasoner. Las limitaciones incluyen: en muchos escenarios de anotación de alta calidad, los clasificadores tradicionales siguen siendo superiores, y el tiempo de razonamiento y la Potencia computacional son relativamente altos. ROOST establecerá una comunidad de modelos y publicará un informe técnico.