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granite-guardian-hap-38m

IBM开源轻量级文本毒性检测模型实现大语言模型安全防护

Granite-Guardian-HAP-38m是一个用于检测英文文本有害内容的轻量级二分类模型。通过4层神经网络架构设计,模型参数量仅为3800万,较RoBERTa模型显著缩减规模。该模型支持CPU部署运行,具备低延迟推理能力,适用于大语言模型的安全防护以及批量文本处理场景。实测显示,模型在维持分类准确率的同时达到了理想的性能指标。

Llama-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类,降低在多平台部署成本
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可
Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型,能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准,并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用,支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本,适用于多种操作环境。
Llama-Guard-3-8B - 多语言内容安全分类器助力AI对话保护
GithubHuggingfaceLlama Guard 3MLCommonstransformers内容安全分类多语言支持开源项目模型
Llama Guard 3是基于Llama 3.1-8B模型微调的内容安全分类器,可审核AI系统的输入输出,识别14类有害内容。它支持8种语言,针对搜索和代码解释器等场景优化,提高了大型语言模型的安全性。该模型通过API调用即可进行内容审核,为AI应用提供安全保障。
LlamaGuard-7b - Llama-Guard模型为文本生成提供安全保障
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能内容审核开源项目模型法律协议
Llama-Guard基于Llama 2,专注于内容分类以确保文本生成的安全。通过概率评估,识别不安全子类别。该模型使用Anthropic和内部数据集训练,提供强大分类能力,能识别并预防如暴力、仇恨、性内容等不当内容。在Hugging Face可用,须遵循Meta许可证协议。
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。
shieldgemma-2b - 结合安全审核与文本生成技术,实现合规与伦理保障
GithubHuggingfaceShieldGemma内容审查大语言模型安全策略开源项目模型生成式AI
ShieldGemma利用深度语言模型进行内容审核,确保AI生成内容和用户输入的安全与合规。该工具专注四类风险:性别、危险内容、仇恨和骚扰。提供三种模型规模(2B、9B、27B),性能高效,便于识别政策违规。结合Google TPU技术,模型开放权重,适用多种AI场景。作为责任生成AI工具包的一部分,致力于提高AI的伦理与安全。
wildguard - 开源的用户请求与AI响应安全检测工具
GithubHuggingfaceWildGuard人工智能安全内容审核开源项目拒绝检测有害内容检测模型
这是一款开源工具,用于检测用户请求和AI响应的潜在危害与拒绝。在多项基准测试中表现出色,超越现有开源模型,并在对抗性提示的有害性评估中胜过GPT-4。它的审核涵盖隐私、虚假信息、有害语言和恶意用途等风险,为内容治理提供全面支持。虽然可能存在一定误判,但在审核准确性上表现领先。
roberta-spam - RoBERTa垃圾短信检测系统提升组织安全防护能力
GithubHuggingfaceRoBERTa垃圾信息检测开源项目数据集文本分类机器学习模型
这个项目基于RoBERTa模型构建了一套垃圾短信检测系统。该系统能够精准识别和过滤垃圾信息,为组织安全增添一道防线,有助于规避财务风险、法律隐患和声誉受损。系统在准确率、精确度和召回率等指标上表现优异,可作为组织强化信息安全的有力工具。
granite-7b-base - 开源模型Granite-7b-base的结构与应用解析
GithubGranite-7b-baseHuggingfaceIBM大模型开源开源项目模型语言模型
Granite-7b-base是IBM推出的开源模型,基于Meta Llama2-7B架构开发,提供4k个上下文tokens,主要适用于英语语境。此模型通过IBM精心挑选的数据进行训练,并提供开放许可用于社区和商业应用。尽管存在一些风险与局限性,其结构和应用案例显示出显著的研究潜力。
granite-20b-code-base-8k - IBM开源代码生成模型多语言支持与准确性提升
GithubGranite-20B-Code-Base-8KHuggingfaceIBM研究代码生成大语言模型开源项目模型训练数据
Granite-20B-Code-Base-8K是IBM推出的开源代码生成模型,旨在提升软件开发效率。模型通过3万亿标记的训练数据,支持116种编程语言,具备代码生成和修复等功能。在多个数据集的测试中表现良好,通过两阶段训练策略提高逻辑和指令执行能力,适合处理技术债务及漏洞检测等任务,广泛适用于企业应用。
ShieldLM-7B-internlm2 - 中英双语AI内容安全检测模型 支持自定义规则审核
GithubHuggingfaceShieldLM人工智能双语模型大语言模型安全检测开源项目模型
ShieldLM-7B-internlm2是基于internlm2-chat-7b开发的内容安全检测模型,主要用于识别大语言模型输出内容中的安全风险。模型支持中英双语检测,遵循通用安全标准,可根据需求自定义检测规则并提供判断依据。经测试,其检测性能在多个测试集上优于GPT-4等主流安全检测模型。
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