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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。

toxic-bert - 基于深度学习的多语言有毒评论检测工具
DetoxifyGithubHuggingface内容审核开源项目机器学习模型毒性评论分类自然语言处理
Detoxify是一个开源的深度学习工具,专门用于识别和分类有毒评论。该项目基于PyTorch Lightning和Transformers框架,提供三个预训练模型,分别针对一般有毒评论、含偏见的有毒评论和多语言有毒评论。Detoxify能够检测威胁、淫秽、侮辱等多种有毒内容,支持英语、法语等7种语言。这个工具易于使用,适合研究人员或内容审核人员使用,但在应用时需要注意潜在的偏见问题。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 英语文本情感分析的高精度模型
DistilBERTGithubHuggingface偏见开源项目文本分类模型精度
模型由Hugging Face团队微调,适用于SST-2情感分析任务,精度达到91.3%。针对英语文本特性设计,适合单标签分类。适用Python和Transformers库,易于集成。模型可实现高效特征提取,但可能在特定背景下产生偏差,应在应用前充分测试。开放源代码,Apache-2.0许可支持二次开发。
VulBERTa-MLP-MVD - 基于深度学习优化技术的源代码漏洞检测解决方案
GithubHuggingfaceVulBERTa代码安全开源项目模型深度学习源代码预训练漏洞检测
VulBERTa-MLP-MVD是一款基于深度学习的源代码漏洞检测工具。该模型在开源C/C++项目代码上预训练RoBERTa架构,有效学习代码语法和语义知识。经Vuldeepecker、Draper等多个数据集评估,VulBERTa展现出卓越的漏洞识别能力。其简化的分词流程提高了易用性,同时在训练数据量和模型规模上保持了较低开销,为代码安全分析提供了高效解决方案。
Promptist - 微软推出的智能提示词优化平台
AI工具AI平台Hugging FacePromptistmicrosoft开源社区
Promptist是微软在Hugging Face平台发布的提示词优化工具。这款应用程序通过自然语言处理技术,帮助用户创建更有效的AI提示词,提升与大型语言模型的交互质量。它为AI爱好者、研究人员和开发者提供了便捷平台,用于探索和改进提示工程技术,从而生成更高质量、更相关的AI内容。Promptist优化提示词,提高AI交互效果。
Awesome_GPT_Super_Prompting - ChatGPT安全资源大全
AI Adversarial PromptingChatGPT JailbreaksGithubPrompt EngineeringPrompt InjectionSecure Prompting开源项目
这个项目提供全面的ChatGPT安全资源,包括Jailbreak破译、系统提示泄露、提示注入和对抗性机器学习。通过详细示例和指南,帮助用户理解LLM工程和提升提示安全,无论是研究漏洞还是改进提示工程,都是AI开发者和安全专家的理想工具。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 基于SST-2数据集微调的DistilBERT情感分析模型达到91.3%分类准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceSST-2开源项目文本分类机器学习模型模型偏见
这是一个在SST-2数据集上微调的DistilBERT情感分析模型,通过优化学习参数实现91.3%的分类准确率。模型支持英文文本的情感二分类,但在处理不同国家相关文本时存在潜在偏见。作为一个轻量级BERT变体,该模型在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。
BasicPrompt - 高效的AI提示工程和管理解决方案
AI工具AI模型BasicPrompt内容审核提示工程部署管理
BasicPrompt作为专业的AI提示工程和管理平台,提供创建、测试、部署和共享AI提示的一站式解决方案。支持Claude、ChatGPT和Llama等多种AI模型,平台配备内容审核、通用提示编辑器和测试平台等功能。具备团队协作和版本控制能力,提高AI提示开发和管理效率。适用于个人用户和企业团队的AI提示工程需求,实现快速部署和应用。
Prompt Engineering Guide - 探索大型语言模型与提示工程的综合指南
AI工具AI开发AI技术Prompt Engineering Guide大语言模型提示工程提示指令模型开发热门
提示工程指南提供深入了解及应用大型语言模型的全面资源,从基础概念到高级实操,涵盖研究进展、模型风险和创新应用,助力研究员和开发者精进技能与知识。
mdeberta-v3-base-squad2 - 基于DeBERTa V3架构的多语言问答模型
DeBERTaGithubHuggingfaceSQuAD多语言模型开源项目模型自然语言处理问答系统
这是一个支持100多种语言的问答模型,基于DeBERTa V3架构开发。模型在SQuAD2.0数据集上经过微调,F1评分达到84.01%,可实现高质量的文本抽取式问答。采用ELECTRA预训练方法和优化的嵌入技术,适用于多语言自然语言处理任务。
OpenPrompt - 开源Prompt学习框架,兼容多种预训练模型和自定义模板
GithubNLPOpenPromptPre-trained Language ModelsPrompt-learningPython开源项目
OpenPrompt是一个开源的Prompt学习框架,提供灵活且可扩展的解决方案,兼容Huggingface transformers等预训练模型。支持多种提示方法,如模板化和Verbalizer,简化Prompt学习和模型训练。支持UltraChat等新项目,广泛应用于各类NLP任务。
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