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SecureBERT_Plus

网络安全领域的增强版语言模型

该模型在网络安全数据上进行训练,提升了9%的MLM性能,使用8xA100 GPU进行大规模训练,目前已上传至Huggingface平台,供用户访问和使用。

SecureBERT - 网络安全专用的语言模型,提升文本分析和信息处理能力
GithubHuggingfaceSecureBERT开源项目文本分类模型网络安全语言模型问答
SecureBERT基于RoBERTa构建,是专用于处理网络安全文本的领域特定语言模型。经过海量的网络安全文本训练,它表现出在文本分类、命名实体识别等任务中的卓越性能,并在填空预测上优于模型如RoBERTa和SciBERT,保持对通用英语的良好理解。SecureBERT已在Huggingface平台上线,可作为下游任务的基础模型,以实现更精准的文本分析和处理。
ATTACK-BERT - ATT&CK BERT网络安全语义分析模型
ATT&CK BERTGithubHuggingface句子嵌入开源项目模型网络安全语义相似度语言模型
ATT&CK BERT是一个专门针对网络安全领域的语言模型,基于sentence-transformers框架开发。该模型能够将描述攻击行为的句子转化为语义嵌入向量,有效分析句子间的语义相似度。ATT&CK BERT通过sentence-transformers库实现简单部署,还可与SMET工具配合使用,实现文本到ATT&CK技术的映射,为网络安全分析提供有力支持。
SecRoBERTa - 改善网络安全任务的预训练语言模型
GithubHuggingfaceSecRoBERTa事件信息提取威胁情报开源项目模型网络安全预训练模型
SecRoBERTa是一款专为网络安全文本设计的预训练语言模型,提升了命名实体识别和文本分类等任务的性能。该模型通过APTnotes、Stucco-Data和CASIE等数据集进行训练,优化了词汇处理能力,从而更有效地应用于网络安全领域。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
VulBERTa-MLP-Devign - 基于深度学习的源代码安全漏洞检测模型
GithubHuggingfaceVulBERTa代码漏洞检测开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
VulBERTa-MLP-Devign是一种先进的深度学习模型,专门用于检测源代码中的安全漏洞。该模型采用RoBERTa架构和自定义分词流程,通过预训练真实的C/C++项目代码来学习深层次的语法和语义知识表示。在多个数据集的评估中,VulBERTa-MLP-Devign在二进制和多类漏洞检测任务上展现出卓越性能。凭借其简洁的设计理念、较小的训练数据需求和精简的模型参数,该模型为代码安全分析领域提供了一个高效而强大的工具。
SecGPT - 专注网络安全的AI模型 助力智能化防御
GithubSecGPT人工智能大模型开源项目网络安全训练
SecGPT是一个面向网络安全领域的大型语言模型。它可用于漏洞分析、溯源分析、流量分析和攻击研判等多种安全任务。该模型采用自主开发的训练代码以节省显存,并结合高质量的网络安全数据集和DPO强化学习技术,提高了输出质量。SecGPT为网络安全工作提供智能辅助,有助于增强防御能力。
SocialBERT-social - ESG领域社会文本分类的优化语言模型
ESGGithubHuggingfaceSocialBERT人工智能开源项目模型社会文本分类自然语言处理
SocialBERT-social是专注于ESG领域社会文本分类的高效语言模型。通过在SocialBERT-base基础上利用2k社会数据集进行微调,该模型大幅提升了社会文本识别精度。它与Hugging Face pipeline无缝集成,适用于复杂的ESG分析和风险评估任务。项目还提供了详尽的使用指南和相关论文,为研究者和实践者提供了全面的支持。
bert-large-uncased-whole-word-masking - BERT大模型在Habana HPU上的性能优化配置
BERTGithubHabana GaudiHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana开源项目模型混合精度训练
此项目为bert-large-uncased-whole-word-masking模型提供Habana Gaudi处理器(HPU)优化配置。通过GaudiConfig文件设置关键参数,如fused Adam优化器和混合精度训练,实现HPU上高效的模型操作。支持单HPU和多HPU环境,适用于多种下游任务。开发者可使用简单的命令行参数,轻松部署BERT大模型到Habana硬件上,获得显著的性能提升。
cryptobert - 预训练NLP模型用于加密货币社交媒体情感分析
CryptoBERTGithubHuggingfaceNLP加密货币开源项目情感分析模型社交媒体
CryptoBERT是针对加密货币社交媒体的情感分析预训练NLP模型,基于vinai's bertweet-base模型在加密货币领域训练而成。它分析超过320万个相关帖子,并针对熊市、中性与牛市进行了情感微调,使用了200万条标记数据以实现高准确性。虽技术上可处理514个token序列,但建议使用128个token以内。此项目在比特币、以太坊等数字货币的情感分析中表现卓越。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目,旨在通过创新的快速前馈(FFF)层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码,以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码,以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重,可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果,并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
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