VERANTWORTUNGSVOLLE NUTZUNG
Experimentelle Artefakte erfordern vorsichtige Nutzung.
Die öffentlichen Piloten sind kleine Base-Completion-Modelle mit dokumentierten Zuverlässigkeitsgrenzen. Für Echelon gibt es kein öffentliches trainiertes Modell. Keines dieser Artefakte sollte als Produktivassistent behandelt werden.
AUSGESCHLOSSENE NUTZUNGEN
VeröffentlichtBehandeln Sie experimentelle Vervollständigungen nicht als Entscheidungen.
- Medizinische, rechtliche, finanzielle oder sicherheitskritische Entscheidungen
- Automatisierte Entscheidungen über Personen, Anspruch, Beschäftigung oder Zugang
- Unbeaufsichtigte Veröffentlichung faktischer Inhalte oder autoritative Beratung
- Sicherheitssensible Automatisierung oder Betrieb kritischer Infrastruktur
- Jede Nutzung, die Instruction Following, Chat-Alignment oder faktische Zuverlässigkeit voraussetzt
BEKANNTES VERHALTEN
In der öffentlichen Dokumentation beobachtete Grenzen.
Faktische Inkonsistenz
Vervollständigungen können grammatikalisch strukturiert sein und dennoch falsche Aussagen enthalten.
Wiederholung
Die Piloten können Token, Phrasen oder Strukturen wiederholen, statt eine kohärente Fortsetzung zu entwickeln.
Unvollständiger oder inkohärenter Text
Ausgaben können abrupt enden, vom Prompt abweichen oder ihre semantische Kontinuität verlieren.
Kein Instruction- oder Chat-Alignment
Die Piloten sind Base-Completion-Artefakte. Es werden weder ein Chat-Template noch Ablehnungsverhalten oder Instruction-Following-Fähigkeit zugesagt.
NICHT GEMESSENE RISIKEN
Nicht gemessenEs wird keine Sicherheitsevaluation abgeleitet.
- Verzerrungen gegenüber demografischen, kulturellen oder politischen Gruppen
- Erzeugung toxischer, schädlicher oder illegaler Inhalte
- Memorisierung und Wiedergabe von Quellenmaterial
- Offenlegung personenbezogener Daten
- Prompt-Injection oder adversariale Robustheit
- Missbrauchspotenzial und modellspezifisches Sicherheitsverhalten
ARTEFAKTSICHERHEIT
Behandeln Sie Dateien und Code als nicht vertrauenswürdig.
- Prüfen Sie vor der Nutzung Repository-Revision, Dateiname, Byte-Größe und Prüfsumme.
- Behandeln Sie Modelldateien, Datensätze, Skripte und Konvertierungswerkzeuge als nicht vertrauenswürdige Eingaben.
- Lassen Sie die Ausführung entfernten Codes deaktiviert, sofern der genaue Code nicht geprüft wurde.
- Führen Sie unbekannte Trainings- oder Inferenz-Workloads ohne Host-Geheimnisse und mit eingeschränkten Rechten aus.
- Veröffentlichen Sie Rohausgaben nicht ohne unabhängige Prüfung als Fakten.
MELDEWEGE
Nutzen Sie den passenden Kanal.
Modellverhalten oder Dokumentation
Nutzen Sie ein öffentliches GitHub-Issue, wenn der Bericht keine privaten Daten oder sicherheitssensiblen Details enthält.
Meldehinweise öffnenWebsite-Sicherheit
Folgen Sie dem privaten Verfahren zur Meldung von Schwachstellen. Veröffentlichen Sie keine Geheimnisse oder Exploit-Details in einem öffentlichen Issue.
Meldehinweise öffnenDatenschutz, Rechte oder sensibles Material
Senden Sie dem Projekt direkt eine E-Mail und geben Sie nur die zur Identifikation des Anliegens erforderlichen Informationen an.
Meldehinweise öffnenDOKUMENTATIONSÜBERSICHT
Weitere Evidenz prüfen.
Jeder Bereich trennt öffentliche Evidenz, konfigurierte Zielwerte und fehlende Informationen sichtbar voneinander.