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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。

granite-3.0-8b-instruct-GGUF - 文本生成模型的量化优化与性能提升
GithubHuggingfacegranite-3.0huggingface开源项目数据集文本生成模型量化
项目通过llama.cpp对granite-3.0-8b-instruct模型进行量化优化,适用于低内存环境的高效运行。根据硬件资源,用户可以从多种量化模型中选择,实现性能与质量的最佳平衡。项目支持代码生成、数学推理和多语言处理等任务,并提升了在IFEval、AGI-Eval等数据集上的表现。提供了从高质量全权重到ARM架构优化模型的多种选择,加速模型推断过程,展示了在文本生成领域的有效实践。
roberta_toxicity_classifier - RoBERTa模型提供准确的有害评论分类功能
GithubHuggingfaceJigsawRoBERTa平行语料库开源项目有毒评论分类模型自然语言处理
本项目基于RoBERTa开发了一个有害评论分类模型。该模型在约200万条Jigsaw数据集样本上进行微调,测试集表现优异,AUC-ROC达0.98,F1分数为0.76。模型易于集成到Python项目中,可用于文本有害内容检测。项目提供使用说明和引用信息,便于研究人员和开发者在此领域深入探索。
Meta-Llama-Guard-2-8B - 基于Llama 3的先进内容安全模型
GithubHuggingfaceMeta Llama 3使用政策开源项目机器学习模型知识产权责任限制
该模型基于Llama 3开发,旨在有效分类和识别输入和输出中的不安全内容。通过风险分析和可信赖的分数,为内容合规和安全提供支持。适用于识别包括暴力、非暴力和性相关犯罪在内的11种风险类别,改善LLM用户的安全使用体验。
granite-3b-code-instruct-GGUF - IBM开发的3B参数代码智能模型
GithubHuggingfacegranite-3b-code-instruct代码模型开源项目机器学习模型自然语言处理量化
这是一个由IBM Research开发的代码智能模型,采用3B规模参数架构,针对指令跟随、逻辑推理和编程问题解决进行优化。模型采用Apache 2.0许可证开源,支持多种量化版本以适配不同计算资源,通过标准提示模板即可快速部署使用。
roberta-large-openai-detector - RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测工具
GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测模型语言模型
RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测器是OpenAI开发的开源工具,专门用于识别GPT-2模型生成的文本。该模型对1.5B参数GPT-2生成的内容有约95%的检测准确率。它支持合成文本生成研究,但也可能被滥用于逃避检测。使用时应注意模型局限性,并与其他方法结合以提高检测效果。
voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具
GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类
该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型,基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重,经过2,374小时语音多标签微调,输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。
unbiased-toxic-roberta-onnx - 基于RoBERTa的公平评论审核模型ONNX实现
GithubHuggingfaceRoBERTa内容审核开源项目文本分类有害内容检测模型模型转换
这是一个基于RoBERTa架构的评论审核模型ONNX版本,专注于识别和分类不当言论。模型支持多维度评估,包括攻击性、不当行为、语言暴力等标签分类。通过Optimum库优化,便于系统集成,同时提供完整文档支持和活跃的开发者社区。
unbiased-toxic-roberta - RoBERTa模型识别多语言有毒评论并减少偏见
DetoxifyGithubHuggingface开源项目有毒评论分类机器学习模型模型评估自然语言处理
该项目开发了基于RoBERTa的多语言模型,用于检测互联网上的有毒评论。模型在Jigsaw三个挑战数据集上训练,可识别威胁、侮辱和仇恨言论等多种有毒内容。它支持多种语言,易于使用,适用于研究和内容审核。项目还探讨了模型的局限性和伦理问题,努力减少对特定群体的意外偏见。
distilroberta-base-rejection-v1 - DistilRoBERTa模型用于检测LLM输出拒绝响应 准确率98.87%
GithubHuggingfaceLLMProtectAIdistilroberta-base开源项目拒绝检测文本分类模型
这是一个基于DistilRoBERTa的微调模型,用于检测大型语言模型(LLM)输出中的拒绝响应。模型将输入分为正常输出和拒绝检测两类,评估准确率达98.87%。采用Apache 2.0许可证,支持Transformers和ONNX运行时,易于集成。适用于内容审核和安全防护,可识别LLM对不当内容的拒绝响应。
Prompt-Guard-86M - AI应用的安全防护模型
GithubHuggingfaceLlama分类器大语言模型安全开源项目提示攻击模型
Prompt-Guard-86M是一个基于大型语言模型的分类器,专门用于检测和防范AI应用中的恶意提示攻击。通过大规模攻击数据集训练,该模型能够有效识别提示注入和越狱等威胁。作为开源项目,Prompt-Guard-86M为开发者提供了一个可靠的基础,以降低提示攻击风险,同时允许根据特定应用需求进行定制。
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