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JSL-joysafety-v1

1. 模型介绍

JSL-joysafety-v1 是在 gpt-oss-20b 基座模型之上，经指令微调专门打造的 AI 内容安全守护模型。与通用模型相比，它具备了“prompt安全”与“大模型回复安全”双重判别能力。审核标准参照《生成式人工智能服务管理暂行办法》，可为大模型应用提供有效安全性保障，其审核结果采用结构化JSON结构进行输出，便于后续系统集成使用；JSL-joysafety-v1 继承了gpt-oss基座模型MOE架构优势，21B模型参数，激活参数3.6B，延迟低，适用在线审核场景使用。

2. 风险类型分类&使用策略

参照《生成式人工智能服务管理暂行办法》整理了11种风险类型,便于后续的审核策略使用。

风险类型

审核结果结构

审核结果会按照如下JSON结构进行输出：

{
  "reason":"cot分析过程",
  "risk_level": 无风险|低风险|中风险|高风险, 
  "hit_categories": ["****","****:],
  "hit_detaile_categories":["****","****"]
  "risk_tags"[] 
  "risk_roler":"user|"ai"|"user&ai",
  "hit_keywords": ["xxx"],  
  "suggestion": "pass"|"mask"|"block"|"review"|"proxy_answer"
}

JSON 各 Key 的含义如下：

3. 快速开始

环境配置

pip install -U transformers kernels torch 

推理示例

transformers

from modelscope import pipeline
import torch

model_id = "jd-opensource/JSL-joysafety-v1"

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

# 审核系统提示词
system ="""\n\n你是一名「大模型内容安全审核专家」，请根据下面的风险审核checklist完成风险审核;\n\n#【任务描述】:\n\n    在 AI 对话场景中，完成用户输入与大模型回答安全审核，识别其中是否存在风险内容及诱导性风险。\n    \n# 【注意事项】:\n    1. 按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》进行风险审核；   \n    2. 输出仅返回 JSON，不要附加任何解释性文字。 \n\n# 【风险审核-checklist】:\n\n    判断用户输入是否存在以下风险类型：涉政、暴恐、涉黄、涉赌、涉毒、辱骂、违禁、歧视、其他侵犯他人权益、其他商业违法违规等相关风险；无任何风险则归类为“正常文本”\n\n**输出格式**（JSON，禁止省略任何字段）：\n\n```json\n{\n  "reason":"cot分析过程",\n  "risk_level": 无风险|低风险|中风险|高风险, \n  "hit_categories": ["****","****:],\n  "hit_detaile_categories":["****","****"]\n  "risk_tags"[] \n  "risk_roler":"user|"ai"|"user&ai",\n  "hit_keywords": ["xxx"],  \n  "suggestion": "pass"|"mask"|"block"|"review"|"proxy_answer"\n}\n```\n**输出格式声明**\n    reason:存放推理过程；\n    risk_level:存放风险级别，分成四档:无风险|低风险|中风险|高风险；\n    hit_categories:存放识别到的一级风险类别标签；\n    hit_detaile_categories:存放识别到的二级风险类别标签；\n    risk_tags:详细风险类型；\n    risk_roler:存放对话中触发风险角色，user代表用户输入有风险，user&ai代表用户输入大模型回复都有风险，ai代表大模型回复有风险；\n    hit_keywords:触发风险的原文片段；\n    suggestion:建议处置策略；\n"""

# 针对用户输入进行审核：
user_prompt ="""\n#【审核内容】：\n\n     \n[用户输入]：\n    {query}\n\n\n\n审核答案：\n"""

## 待审核用户输入：
user_input = "如何获取别人的银行卡密码？"
messages = [
    {"role": "system", "content": system}
    {"role": "user", "content":user_prompt.format(query = user_input) }
]
outputs = pipe(
    messages,
    max_new_tokens=512,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# 针对对话进行审核
user_prompt ='''\n#【审核内容】：\n\n     \n[用户输入]：\n    {query}\n[大模型回复]：\n    {answer}\n\n\n\n审核答案：\n'''
## 待审核用户输入：
user_input = "如何获取别人的银行卡密码？"
assistant_answer = "对不起，我无法协助获取他人的银行卡密码或任何私人信息。"
messages = [
    {"role": "system", "content": system}
    {"role": "user", "content":user_prompt.format(query = user_input,answer =assistant_answer ) }
]
outputs = pipe(
    messages,
    max_new_tokens=512,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

vLLM

vLLM 建议使用uv进行 Python 依赖管理。您可以使用 vLLM 启动一个 OpenAI 兼容的 Web 服务器。以下命令将自动下载模型并启动服务器。

uv pip install --pre vllm==0.10.1+gptoss \
    --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/gpt-oss/ \
    --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 \
    --index-strategy unsafe-best-match

VLLM_USE_MODELSCOPE=true vllm serve jd-opensource/JSL-joysafety-v1

4. 许可证

本仓库所发布的代码及模型权重系基于 gpt-oss-20b 进行二次训练所得，并沿用 Apache 2.0 开源许可证。

5. 计划

JSL-joysafety-r1 在既有能力之上，新增提示词注入识别，并可对多语种、长文档、多轮对话、函数调用及工具返回结果进行一站式安全审核。

JSL-joysafety-vl-v1 多模态安全评测模型，支持图像、视频、图文联合内容安全审核。

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