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VulBERTa-MLP-D2A

基于深度学习的源代码漏洞检测模型

VulBERTa-MLP-D2A是一个基于RoBERTa架构的深度学习模型,用于检测源代码中的安全漏洞。该模型通过对开源C/C++项目代码进行预训练,学习代码语法和语义的深层表示。在多个数据集的评估中,VulBERTa-MLP-D2A在漏洞检测任务上表现出色,达到了领先水平。模型设计简洁,训练成本较低,为代码安全分析提供了高效可靠的解决方案。

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
transformer-debugger - 深入洞察小型语言模型行为的自动化调试工具
GithubTransformer Debugger开源项目神经元查看器稀疏自编码器自动可解释性语言模型
Transformer Debugger是一款由OpenAI超级对齐团队开发的工具,专门用于分析小型语言模型的特定行为。该工具结合了自动化解释技术和稀疏自编码器,无需编写代码即可快速探索模型行为。它能识别影响特定行为的关键组件,自动生成解释,并追踪组件间的连接,从而揭示神经元回路。通过支持对前向传播的干预和观察,Transformer Debugger为研究人员提供了深入分析语言模型内部机制的强大功能。
bert_uncased_L-12_H-512_A-8 - 小型BERT模型适用于有限计算资源的高效预训练
BERTGithubHuggingface开源项目模型知识蒸馏紧凑模型计算资源预训练
该项目介绍了24种面向资源受限环境的小型BERT模型,支持低计算资源研究。模型遵循BERT标准架构,并在知识蒸馏中表现优异,可通过官方GitHub和HuggingFace平台获取,助力资源有限下的研究创新。
HaE - 网络安全领域的模块化框架
GithubHaE人工智能开源项目数据分析效率漏洞挖掘网络安全
HaE是一款网络安全领域的模块化框架,集成人工智能技术,实现HTTP消息(包括WebSocket)的精细化标记和提取。通过多引擎自定义正则表达式,HaE能准确匹配和处理HTTP报文,提高漏洞和数据分析效率。适应前后端分离开发模式,HaE减少了处理无用报文的时间,集中精力于有价值的信息,显著提升漏洞挖掘效率。支持多种AI模型和新版BurpSuite,适用于多种操作系统。
starcoder2-self-align - 自我校准的代码生成大型语言模型
GithubStarCoder2-Instruct代码生成大语言模型开源项目数据生成流水线模型训练
StarCoder2-15B-Instruct-v0.1是一款完全自我校准的代码生成大型语言模型,采用公开透明的工作流程,无需人工注释或专有数据。模型通过生成大量指令-响应对,进一步微调自身。专为Python代码生成任务优化,支持语法验证和定制排序。提供详细的训练和评估信息,包括数据生成、模型优化和性能验证,适用于多种编程任务。模型强调透明度和开放许可,提升代码生成的准确性和效率。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法,将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调,这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
twitter-roberta-large-2022-154m - 训练于154M推文的RoBERTa-large模型(2022年数据)及其应用
GithubHuggingfaceRoBERTa-large开源项目推特掩码语言模型模型特征提取自然语言处理
本项目提供了一种经过2022年12月底前154M条推文训练的RoBERTa-large模型,主要用于推文数据的理解和解析。它通过Twitter Academic API获取并过滤推文,实现了高级文本预处理、掩码语言模型和特征提取的应用示例。用户可借助标准Transformers接口进行推文分析及嵌入提取,同时适用于对比在不同时间段训练的模型的预测结果和困惑度得分,为研究人员提供更深入分析推特时间序列数据的工具。
subnet9_2B4 - 探索模型特性与潜在应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型详情用途训练细节评估
探索模型的多样化应用与技术细节,重点关注模型在处理自然语言任务中的角色,帮助专业人士更好地理解并优化该模型,同时注意该模型的限制和偏见。
speechless-code-mistral-7b-v1.0 - 全面支持多语言的代码生成与推理模型
GPTQGithubHuggingfacePythonSpeechlessCoder开源项目文本生成模型模型优化
该项目展示了一款专注于代码生成和推理的模型,具备提升推理和规划能力的特点。其多种量化选项支持8位以下的CPU+GPU推断,使其在多种编程语言上均表现不俗。模型经过微调,覆盖了201,981个样本的数据集,包括编码、推理和规划样本,支持Alpaca指令格式。在HumanEval基准测试中通过率达51.22%,适用于多种编程语言的验证,如Python、Java、C++等,为编程助手和代码验证提供支持。
academic-budget-bert - 学术预算下的BERT模型高效训练方案
BERTGithub开源项目微调深度学习自然语言处理预训练
该项目提供一套脚本,用于在有限计算资源和时间预算下预训练和微调BERT类模型。基于DeepSpeed和Transformers库,项目实现了时间感知学习率调度和混合精度训练等优化技术。此外,还包含数据预处理、检查点保存和验证调度等功能,并提供训练命令生成工具。这些方法使研究人员能在学术预算限制内高效训练大型语言模型。
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