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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

语言模型Huggingface模型prompt injectionGithub开源项目LLM安全文本分类DeBERTa-v3-base

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。

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介绍相关项目
bertweet-base - BERTweet为英文推文提供预训练大规模语言模型
BERTweetGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目推特模型自然语言处理预训练语言模型
BERTweet是针对英文推文预训练的开源大规模语言模型。该模型基于RoBERTa架构,使用8.5亿条英文推文进行训练,包括与COVID-19相关的推文。BERTweet在词性标注、命名实体识别、情感分析和讽刺检测等任务中表现出色。作为处理Twitter数据的基础工具,BERTweet可应用于多种自然语言处理任务,为研究人员提供了宝贵的资源。
distilroberta-base - DistilRoBERTa：轻量高效的英语语言模型
DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目机器学习模型模型蒸馏自然语言处理语言模型
DistilRoBERTa-base是RoBERTa-base的精简版本,采用与DistilBERT相同的蒸馏技术。模型包含6层结构,768维向量和12个注意力头,总参数量为8200万,比原版减少33%。在保持相近性能的同时,处理速度提升一倍。主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。该模型在英语处理上表现优异,但使用时需注意其可能存在的偏见和局限性。
P-tuning-v2 - 深度提示调优技术提升小型模型性能 媲美传统微调方法
GithubP-tuning v2参数效率开源项目提示调优深度学习自然语言处理
P-tuning v2是一种创新的提示调优策略，通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量，有效缩小了与传统微调方法的性能差距，尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明，P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果，在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平，为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。
deberta-v3-large_boolq - DeBERTa-v3-large模型在真假问答任务中实现88.35%准确率
DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型微调自然语言处理
本项目基于DeBERTa-v3-large模型，在boolq数据集上进行微调，专注于真假问答分类任务。模型在评估集上达到88.35%的准确率，可处理多样化的真假问题。支持批量处理问题-上下文对，输出每个问题的真假概率。为自然语言处理和问答系统研究提供了有力支持。
SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型
GithubHuggingfaceSecureBERT+开源项目数据集机器学习模型网络安全语言模型
该模型在网络安全数据上进行训练，提升了9%的MLM性能，使用8xA100 GPU进行大规模训练，目前已上传至Huggingface平台，供用户访问和使用。
ATTACK-BERT - ATT&CK BERT网络安全语义分析模型
ATT&CK BERTGithubHuggingface句子嵌入开源项目模型网络安全语义相似度语言模型
ATT&CK BERT是一个专门针对网络安全领域的语言模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型能够将描述攻击行为的句子转化为语义嵌入向量，有效分析句子间的语义相似度。ATT&CK BERT通过sentence-transformers库实现简单部署，还可与SMET工具配合使用，实现文本到ATT&CK技术的映射，为网络安全分析提供有力支持。
DeBERTa-v3-xsmall-mnli-fever-anli-ling-binary - 基于DeBERTa-v3的高性能自然语言推理模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DeBERTa-v3-xsmall-mnli-fever-anli-ling-binary是一个专为零样本分类优化的自然语言推理模型。该模型基于DeBERTa-v3-xsmall架构，通过78万多个假设-前提对进行训练，在多个NLI数据集上展现出优异性能，最高准确率达92.5%。模型不仅推理速度快，还易于使用Hugging Face Transformers库部署，适用于需要高效文本分类的各种应用场景。
deberta-v2-large-japanese-char-wwm - 基于DeBERTa V2的大规模日语预训练语言模型
DeBERTa V2GithubHuggingface字符级tokenization开源项目日语模型自然语言处理预训练模型
deberta-v2-large-japanese-char-wwm是一个基于DeBERTa V2架构的日语预训练语言模型。它采用字符级分词和全词遮蔽技术，在171GB的日语语料库上训练而成。该模型支持掩码语言建模等任务，可直接处理原始文本。经26天训练后，模型在掩码语言建模评估集上达到79.5%的准确率，为日语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。
Promptify - 高效解决NLP问题的工具
GPT-3GithubLLMsNLPPromptifyPython开源项目
Promptify使用户可以使用GPT、PaLM等流行生成模型，轻松生成各种NLP任务提示。无需训练数据，通过简单的API调用就能快速实现多种NLP任务，如命名实体识别、文本分类和问题生成。其中包括优化提示以降低成本。适用于教育、医疗和企业等多个领域。
roberta-base - RoBERTa预训练语言模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceRoBERTa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
RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型，在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略，在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调，能学习双向上下文表示，为NLP应用提供强大的特征提取能力。
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