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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

模型分类RoBERTa性能优化Huggingface开源项目模型文本检测Github内容审核

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。

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介绍相关项目
aegis - 大型语言模型的自我强化防火墙
AegisGithub大语言模型安全保护对抗性攻击开源项目防火墙
Aegis是一款为大型语言模型设计的自我强化防火墙。该系统通过先进的分类模型和启发式算法，有效防范提示注入、信息泄露和有害语言等威胁。Aegis不断学习新的攻击特征，为模型的输入和输出提供全面保护。开发者可以通过Python API轻松集成Aegis，提高AI应用的安全性能。
dehatebert-mono-english - 高效检测英文仇恨言论的英语深度学习模型
GithubHuggingfacehatespeech单语多语言开源项目模型深度学习英文
该模型专注于检测英文仇恨言论，使用单语言数据训练，并在多语言BERT模型上进行微调。它的最佳验证得分为0.726030，采用了2e-5的学习率。训练代码可在GitHub上查阅。该项目由Aluru、Mathew、Saha和Mukherjee共同开发，相关论文已在ECML-PKDD 2020大会上发表，探讨了跨语言仇恨言论检测的深度学习方法。
NSFW_text_classifier - DistilRoBERTa文本智能分类模型自动识别不当内容
DistilRoBERTaGithubHuggingfaceNSFW分类内容审核开源项目情感分析文本分析模型
DistilRoBERTa-base文本分类模型通过14317条Reddit帖子训练，可识别文本内容是否适合工作场合。模型采用NSFW(不适合工作场合)和SFW(适合工作场合)二分类方法，支持Pipeline快速部署，可用于社交媒体和在线社区的内容审核。
granite-3.0-8b-instruct - 多领域AI助手构建的多语言文本生成模型
AI助手GithubGranite-3.0-8B-InstructHuggingface多语言开源项目文本生成模型语言模型
Granite-3.0-8B-Instruct是由Granite团队与IBM开发的8B参数文本生成模型，支持多种语言，适合构建应用于多领域的AI助手。其功能涵盖文本生成、分类、抽取、问答、检索增强生成(RAG)和代码任务。模型基于Decoder-Only Transformer架构，可通过开放源和内部合成数据集进行微调，支持多语言对话场景。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示，模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率，Banking77分类达到88.47%准确率。此外，模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能，可应用于多样化的自然语言处理场景。
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。
granite-3b-code-instruct-2k - 用于改进代码生成的3B参数AI模型
GithubGranite-3B-Code-Instruct-2KHuggingface代码生成使用案例开源项目数据集模型模型训练
IBM Research的Granite-3B-Code-Instruct-2K是一个3B参数的AI模型，专注提升编程指令响应。它从多个许可数据集微调而来，支持多种编程语言。尽管在某些语言上的性能突出，域外使用建议提供示例指导。部署于IBM超算集群确保了高效性。然而，模型须在特定应用上进行安全测试。
autonlp-Gibberish-Detector-492513457 - 英语无意义文本智能分类模型
AutoNLPGithubHuggingface垃圾信息过滤开源项目机器学习模型自然语言处理语音识别
这个项目提供了一个基于机器学习的英语文本分类模型，能够有效识别和分类无意义文本(gibberish)。模型采用多级分类方法，可区分噪音、词语杂烩、轻微无意义和正常文本四种类型。经AutoNLP训练后，模型在验证集上的准确率达97.36%。该模型可通过API或Python代码集成到各种应用中，有助于提升聊天机器人、内容审核等系统的文本处理能力。
roberta-large-mnli - RoBERTa大型模型微调的零样本分类模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理语言模型
roberta-large-mnli是基于RoBERTa大型模型在MNLI语料库上微调的自然语言推理模型。该模型在零样本分类任务中表现优异，适用于句对分类和序列分类。它采用transformer架构，通过掩码语言建模进行预训练，在GLUE和XNLI基准测试中成绩卓越。然而，用户需注意模型可能存在偏见，不适合生成事实性内容或用于可能造成负面影响的场景。
granite-3.0-2b-instruct - 提供多语言支持的文本生成模型，适用于构建智能助手
GithubGranite-3.0-2B-InstructHuggingface多语言支持开源项目文本生成模型模型架构训练数据
Granite-3.0-2B-Instruct是由IBM开发的文本生成模型，支持十二种语言，包括中文。模型在基础模型Granite-3.0-2B-Base的基础上经过细调优化，结合开放源码和内部合成数据集。它能够执行文本分类、提取、问答及代码相关任务，采用decoder-only架构。适用于多领域的人工智能助手构建，但在非英语任务的性能可能不如英语任务。
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