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HarmBench-Llama-2-13b-cls

文本行为分类与上下文分析的前沿方案

该项目提供一款先进的文本行为分类工具,专为在HarmBench框架中使用而设计,采用Llama-2-13b模型支持标准和上下文行为识别。此工具不仅在文本中检测行为,还能全面分析其上下文。用户可通过官网获得使用指南和示例。经过与现有指标与分类器的比较,该分类器的性能显著优于大多数竞争对手,尤其在与GPT-4进行的性能对比中表现卓越。HarmBench环保倚赖自动化红队评估和分类技术,为用户提供稳定可靠的文本行为分类方案。

Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署
GithubHuggingfaceLlamaMLC人工智能开源框架开源项目模型语言模型
基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型,采用q4f32_1量化方案,针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能,可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力,适合构建轻量级AI对话应用。
Skywork-Reward-Llama-3.1-8B-v0.2 - 小型数据集训练的高性能奖励模型实现卓越偏好处理
GithubHuggingfaceReward ModelSkywork人工智能大语言模型开源项目数据集模型
Skywork-Reward-Llama-3.1-8B-v0.2是基于Llama-3.1-8B-Instruct架构的奖励模型,通过80K高质量偏好对数据集训练而成。该模型在复杂场景中展现出优秀的偏好处理能力,在数学、编程和安全等领域表现出色。在RewardBench排行榜上,它在8B模型中排名第一。这一成果证明了经过精心筛选的小型数据集也能用于训练高性能奖励模型。
Nous-Hermes-llama-2-7b - 高效精调语言模型Nous-Hermes的特性与使用
GithubHuggingfaceNous-Hermes-Llama2-7bRedmond AI合成数据开源项目数据集模型模板格式
Nous-Hermes-Llama2-7b是由Nous Research精调的语言模型,基于GPT-4合成输出训练,具有处理长响应和减少幻觉的能力。该模型不受OpenAI审查机制影响,具备高精度的任务完成能力。数据集由Teknium及其他合作者提供,包括GPTeacher和CodeAlpaca。训练在高性能DGX机器上进行,确保模型的一致性和先进性,适用于文本生成及复杂指令理解等多种任务。
llama3 - 基于Transformers的开源预训练语言模型
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
Llama3是一个基于Hugging Face Transformers库开发的预训练语言模型,已上传至Hugging Face Hub。该模型可应用于多种自然语言处理任务,但目前缺乏具体的技术细节、训练数据和评估结果信息。模型卡片提供了基本信息和使用指南,同时提醒用户注意可能存在的偏见和局限性。
Hermes-3-Llama-3.1-70B - 基于Llama 3的新一代通用语言模型
GithubHermes 3Huggingface人工智能函数调用大语言模型对话系统开源项目模型
Hermes-3-Llama-3.1-70B是一个基于Llama 3架构的开源语言模型,由Nous Research团队开发。模型支持多轮对话、长文本理解、结构化输出等功能,采用ChatML格式进行交互。在基准测试中,该模型展现出与Llama-3.1 Instruct相当的性能表现。通过系统提示词可实现灵活的角色定制和功能调用。
text_classifier_tf2 - 多模型文本分类框架 支持TextCNN、BERT等
Github开源项目文本分类模型部署深度学习模型训练方法评估指标
该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型,集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务,提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具,便于分析模型性能和错误案例。
Llama-3.2-11b-vision-uncensored - 图像处理与自然语言生成的先进集成工具
AI助手GithubHuggingfacealpindale/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct图像处理开源项目模型模型量化自然语言生成
Llama-3.2-11b-vision-uncensored项目结合了图像处理和自然语言生成,使用Peft和torch库,专注于提供直接且无偏见的AI响应。自定义配置支持高效模型加载,适合要求高度注意力的场景。
MentalLLaMA - 开源大语言模型助力社交媒体上的可解释心理健康分析
GithubMentaLLaMA可解释性大语言模型开源项目心理健康分析社交媒体
MentalLLaMA项目开发了基于IMHI数据集的开源指令型大语言模型,用于社交媒体数据的心理健康分析。该模型能生成高质量解释,提高分析结果的可解释性。项目还提供了涵盖8个任务和10个测试集的全面评估基准。MentalLLaMA为心理健康监测和研究领域带来新的分析工具和方法。
MiniLM-L12-H384-uncased_Nvidia-Aegis-AI-Safety - 基于MiniLM的多标签文本分类模型实现AI内容安全检测
AI安全GithubHuggingfaceMiniLM开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理
本模型基于MiniLM-L12-H384-uncased在Nvidia Aegis AI安全数据集上微调,可识别14类有害内容。在测试集上达到95.15%的准确率和66.83%的精确度。模型能够检测包括受管制物质、犯罪计划、欺诈、非法武器等多种有害内容,为AI系统的内容安全审核提供支持。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型,专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本,采用改进的训练方案,增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中,模型在多个数据集上表现优异,尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式,适用于多种对话问答场景。
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