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SecRoBERTa

改善网络安全任务的预训练语言模型

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。

ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
awesome-llm-security - 发现LLM安全工具和资源,了解大语言模型的安全挑战
Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目
收集了与LLM安全相关的顶级工具、文档和项目,包括白盒攻击、黑盒攻击、后门攻击和防御策略的研究论文,以及安全测试和保障工具。提供丰富资源,助力深入了解和应对大语言模型的安全问题,为研究人员和开发者提供实用指导。
subnet9_2B4 - 探索模型特性与潜在应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型详情用途训练细节评估
探索模型的多样化应用与技术细节,重点关注模型在处理自然语言任务中的角色,帮助专业人士更好地理解并优化该模型,同时注意该模型的限制和偏见。
SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架
BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目
SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架,支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型,并通过免费API进行快速原型开发和部署。
llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御
GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型
LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法,可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本,并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性,对相关领域的发展具有重要价值。
SecGPT - 网络安全自动化解决方案,集成渗透测试与漏洞扫描
GithubSecGPT代码审计开源项目插件功能渗透测试网络安全
SecGPT 是一个开源项目,结合 LLM 技术,专注于网络安全的提升。通过 AI 决策和插件功能,SecGPT 可执行网站渗透、漏洞扫描、代码审计等任务,帮助企业识别和修复安全漏洞,保障网站安全。项目正在持续开发中,欢迎感兴趣的开发者加入。
graphcodebert-base - GraphCodeBERT结合数据流信息的代码预训练模型
GithubGraphCodeBERTHuggingface代码理解开源项目数据流分析模型深度学习自然语言处理
GraphCodeBERT是基于Transformer架构的代码预训练模型,结合代码序列和数据流信息。模型包含12层、768维隐藏状态和12个注意力头,最大序列长度512。在CodeSearchNet数据集上训练,涵盖6种编程语言的230万函数-文档对,旨在增强代码理解和处理能力。
pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器
BERTCRFGithubKoBERTNERPytorch开源项目
该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器,适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型,本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。
burpgpt - 使用AI技术提升网络安全漏洞检测
AI分析Burp SuiteBurpGPTGithubOpenAI模型安全漏洞开源项目
BurpGPT Pro版推出,面向专业人士和网络安全团队,提供强大的功能和用户友好界面,提升安全漏洞检测能力。该扩展通过OpenAI模型分析网络流量,生成自动化安全报告,并支持自定义分析提示,以提高检测精度和覆盖面。访问官网了解更多详情及最新更新。
scibert_scivocab_uncased-finetuned-ner - 采用SciBERT微调的药物和不良反应识别模型
GithubHuggingfaceSciBERT不良反应医学命名实体识别开源项目模型药物
此模型基于SciBERT进行微调,专门用于识别药物名称和其不良反应,能够有效分类输入文本中的药物和不良反应实体,提升医学文本的信息提取效率。通过简单设置NER流水线,该模型可快速部署并用于自动化识别,主要应用于处理与药物和不良反应相关的自然语言处理任务,是处理ade_corpus_v2数据集的有效工具。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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