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deberta-v3-base-prompt-injection-v2

DeBERTa-v3微调模型实现高精度提示注入检测

deberta-v3-base-prompt-injection-v2是一个基于DeBERTa-v3-base微调的模型,专注于检测和分类英语提示注入攻击。模型在后训练数据集上达到95.25%的准确率,可有效分类输入是否存在注入。该模型由Protect AI开发,利用多个公开数据集训练而成,旨在提升语言模型应用的安全性。需注意的是,模型不适用于越狱攻击检测和非英语提示处理。

deberta-v3-base-prompt-injection - DeBERTa-v3提示注入检测模型实现99.99%准确率
DeBERTa-v3GithubHuggingfaceprompt injection安全开源项目文本分类机器学习模型
该提示注入检测模型基于DeBERTa-v3架构,通过多个数据集训练后可精确识别正常和注入提示。模型在评估集上实现99.99%的准确率,支持Transformers、ONNX和Langchain等框架集成,为LLM提供可靠的安全防护。开发者可通过Python接口轻松使用该模型,增强AI系统对提示注入攻击的防御能力。
deberta-v3-base - 高效预训练语言模型提升自然语言理解任务性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-base是一种改进的预训练语言模型,采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型在SQuAD 2.0和MNLI等自然语言理解任务上表现优异,超越了RoBERTa等基准模型。它具有12层结构、768维隐藏层、86M骨干参数和128K词表。研究人员可通过Hugging Face Transformers库对其进行微调,应用于多种自然语言处理任务。
deberta-base - DeBERTa模型提升自然语言理解性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软模型注意力机制自然语言处理预训练模型
DeBERTa是一个改进BERT和RoBERTa模型的开源项目,通过解耦注意力和增强掩码解码器实现性能提升。该模型在SQuAD和MNLI等自然语言理解任务中表现优异,展现出在问答和推理方面的卓越能力。DeBERTa使用80GB训练数据,在多数NLU任务中超越了BERT和RoBERTa的表现。
deberta-base-mnli - DeBERTa模型在MNLI任务上的微调版本
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型神经网络自然语言处理
deberta-base-mnli是一个在MNLI任务上微调的DeBERTa基础模型。DeBERTa通过解耦注意力和增强掩码解码器改进了BERT和RoBERTa。该模型在SQuAD和MNLI等基准测试中表现优异,在大多数自然语言理解任务中超越了BERT和RoBERTa的性能。它为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
mdeberta-v3-base - DeBERTa V3架构多语言模型助力跨语言NLU任务
DeBERTaGithubHuggingface多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
mdeberta-v3-base是基于DeBERTa V3架构的多语言预训练模型,使用2.5T CC100数据训练。在XNLI跨语言迁移任务中,其平均准确率达79.8%,显著超越XLM-R。模型采用梯度解耦嵌入共享和ELECTRA式预训练,增强下游任务表现。结构包含12层transformer,768维隐藏层,共2.76亿参数。适用于多语言自然语言理解任务,尤其在低资源语言中表现出色。
deberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2 - 基于DeBERTa模型的个人信息脱敏解决方案
AI助手GithubHuggingfacedeberta-v3-base开源项目敏感信息识别数据去识别模型隐私保护
该模型在AI助手和大型语言模型领域,通过去除个人身份信息(PII)来提升文本隐私,覆盖商业、教育等多个领域,F1得分高达0.9757。访问GitHub获取详细实现和研究信息。
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。
deberta-v3-large - 微软DeBERTa-v3-large模型提升自然语言理解性能
DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-large是微软基于DeBERTa架构开发的自然语言处理模型。它采用ELECTRA式预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现优异。模型包含24层结构,1024隐藏层大小,共304M参数,可处理复杂的自然语言理解任务。相比前代模型,DeBERTa-v3-large在下游任务性能上有显著提升。
nli-deberta-v3-base - 基于DeBERTa-v3的自然语言推理模型
Cross-EncoderDeBERTaGithubHuggingfaceSentenceTransformers开源项目模型自然语言推理零样本分类
nli-deberta-v3-base是一个基于DeBERTa-v3的自然语言推理模型,通过SNLI和MultiNLI数据集训练而成。它能够分析句子对之间的关系,输出矛盾、蕴含和中性三种标签的概率分布。在SNLI测试集和MNLI不匹配集上,该模型分别达到了92.38%和90.04%的准确率。用户可以借助SentenceTransformers或Transformers库轻松调用此模型,同时它还支持零样本分类任务。
deberta_finetuned_pii - DeBERTa微调模型实现精准PII识别与分类
GithubHuggingfacePII识别debertatoken-classification个人信息保护开源项目数据隐私模型
deberta_finetuned_pii是一个基于DeBERTa架构的微调模型,专门用于识别和分类非结构化文本中的个人身份信息(PII)。该模型能准确识别多种PII类别,如账户信息、银行详情、个人资料、联系方式等。通过高效检测敏感信息,它有助于确保数据隐私和合规性,适用于处理文档、邮件和用户生成内容。模型可通过transformers库轻松集成,提升数据处理的安全性和效率。
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