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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。

roberta_toxicity_classifier - 高效的毒性评论分类模型
AUC-ROCF1-scoreGithubHuggingfaceJigsawRoBERTa开源项目模型毒性分类
该模型专注于毒性评论的分类,使用来自Jigsaw 2018、2019和2020年的数据集训练,包含约200万个英文例子。通过对RoBERTa模型的精细调校,在测试集上表现出色,AUC-ROC达到0.98,F1评分为0.76,是用于识别毒性内容的有效工具。
granite-8b-code-base-4k - 多语言代码处理和优化的开源模型
GithubGranite-8B-Code-Base-4KHuggingfaceIBM Research代码生成开源项目机器学习模型编程语言
Granite-8B-Code-Base-4K是IBM Research推出的开源代码生成模型,旨在跨多种编程语言执行代码生成、解释与修复任务。采用两阶段训练策略处理海量数据以提升模型的理解能力和任务执行效率,适用于软件开发中的多种应用场景。
rubert-tiny-toxicity - 不当和有害内容分类模型
GithubHuggingfacerubert-tiny不当内容多标签分类开源项目模型毒性社交网络评论
该开源项目基于cointegrated/rubert-tiny模型,旨在快速识别和分类俄语短文本中的不当和有害内容。通过多标签分类技术,该模型可针对谩骂、淫秽、威胁和声誉风险进行评估,协助社交网络内容审核。
Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理
Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型,通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息,并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率,主要支持英语文本的审核工作,可应用于内容审核和文本管理场景。
ToxicityModel - 基于RoBERTa的毒性检测与评分优化工具
AI辅助GithubHuggingfaceToxicityModeltransformers开源项目模型毒性识别词汇评级
这是一款基于RoBERTa的微调模型,用于有效检测和评分文本毒性。模型通过有毒及无毒语言示例训练,特别在wiki_toxic和toxic_conversations_50k数据集上表现出色。作为RLHF训练的辅助工具,该模型的输出值可用于判断文本的毒性与否,适合多种需检测有毒语言的应用场景。
distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification - 基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型
GithubHuggingfacedistilroberta-base仇恨言论检测多分类开源项目文本分类模型预训练模型
这是一个基于DistilRoBERTa-base的预训练模型,专门用于多分类攻击性和仇恨言论检测。该模型在原创数据集上进行微调,准确率达到94.50%。项目提供了Hugging Face上的数据集和演示空间,以及GitHub上的训练notebook。这为研究人员和开发者提供了一个高效工具,用于识别和分类在线有害内容。
granite-3b-code-base-2k - IBM开发的多语言代码生成AI模型
GithubGranite-3B-Code-Base-2KHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型模型自然语言处理
Granite-3B-Code-Base-2K是一款开源的代码生成AI模型,由IBM Research开发。该模型经过116种编程语言的大规模训练和高质量数据微调,可用于代码生成、解释和修复等多种软件工程任务。它采用Apache 2.0许可证,适合企业级应用。虽然功能强大,但使用时需考虑其局限性。
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。
password-model - 基于RoBERTa的密码误报过滤分类模型
Credential DiggerGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全密码检测开源项目机器学习模型
这个基于RoBERTa的文本分类模型为Credential Digger工具提供密码扫描误报过滤功能。该模型由SAP OSS在泄漏检测数据集上完成微调,能有效识别和过滤代码扫描中的误报密码,提升了代码安全分析的准确度。集成在Credential Digger中的这个模型简化了开发者的安全审查工作流程。
twitter-roberta-large-hate-latest - 增强的多类别仇恨言论检测模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSuperTweetEval仇恨言论检测开源项目推特文本分类模型
此RoBERTa-large模型基于154M推文数据进行训练,并在SuperTweetEval数据集上进行微调,以实现仇恨言论的多类别分类检测。模型能够准确识别多种仇恨类型,包括性别、种族和宗教等,为社交媒体内容管理提供支持。
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