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Coderbert_finetuned_detect_vulnerability_on_MSR

RobertaForSequenceClassification微调的代码漏洞检测模型

该项目基于CodeBert微调RobertaForSequenceClassification模型,用于检测代码漏洞。研究者从MSR数据集选取平衡样本进行训练和测试,使用'func_before'字段分类代码。模型在准确率、F1值、精确率和召回率方面表现良好,为代码安全分析提供了实用工具。测试结果显示准确率达70.23%,F1值为0.6482,精确率为79.21%,召回率为54.86%。

deepseek-coder-6.7B-base-AWQ - 大规模训练的代码语言模型,支持项目级代码补全和填充
GithubHuggingfaceIris数据集PyTorch开源项目模型模型训练深度学习神经网络
deepseek-coder-6.7B-base是一个在2万亿token上训练的大规模代码语言模型。采用16K窗口大小和填空任务训练,支持项目级代码补全和填充。在多个编程语言基准测试中表现优异,擅长代码补全、生成和理解。模型由87%的代码和13%的中英文自然语言构成,可支持多语言编程任务。
bert-base-multilingual-cased-finetuned-langtok - 基于多语言BERT的语言识别模型实现99.03%准确率
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目微调模型自然语言处理语言识别
这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%,F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1,可应用于语言识别相关任务。
xlm-roberta-europarl-language-detection - 多语言环境下的高效语言检测模型
EuroparlGithubHuggingfacexlm-roberta-base开源项目模型精调模型训练超参数语言检测
此项目在Europarl数据集上细调xlm-roberta-base模型,取得了优异的语言检测性能。模型在不同语言环境下的识别能力接近完美。通过优化器和学习率策略,以及混合精度训练,提升了收敛速度和资源效率。适合作为多语言支持的解决方案,适用于自动翻译和内容分类,助力国际市场业务。
distilroberta-finetuned-financial-news-sentiment-analysis - DistilRoBERTa模型实现高精度金融新闻情感分析
DistilRobertaGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理金融情感分析金融新闻
这是一个基于distilroberta-base微调的金融新闻情感分析模型。它在金融短语库数据集上训练,达到98.23%的准确率。模型结构包含6层、768维和12个注意力头,共8200万参数,运行速度是RoBERTa-base的两倍。该模型能够有效分析金融新闻的情感倾向,为金融分析和决策提供参考。
distilroberta-base-rejection-v1 - DistilRoBERTa模型用于检测LLM输出拒绝响应 准确率98.87%
GithubHuggingfaceLLMProtectAIdistilroberta-base开源项目拒绝检测文本分类模型
这是一个基于DistilRoBERTa的微调模型,用于检测大型语言模型(LLM)输出中的拒绝响应。模型将输入分为正常输出和拒绝检测两类,评估准确率达98.87%。采用Apache 2.0许可证,支持Transformers和ONNX运行时,易于集成。适用于内容审核和安全防护,可识别LLM对不当内容的拒绝响应。
roberta-base-CoLA - RoBERTa模型在CoLA任务上的微调和性能分析
GithubHuggingfaceTextAttack分类任务开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
本项目展示了roberta-base模型在GLUE数据集的CoLA任务上的微调过程。模型经过5轮训练,使用32批量大小、2e-05学习率和128最大序列长度。采用交叉熵损失函数,模型在首轮训练后即达到85%的评估集准确率。这一结果凸显了RoBERTa模型在语言可接受性判断任务中的出色表现。
prot_bert_bfd - 用于自监督蛋白质序列分析的ProtBert-BFD模型
GithubHuggingfaceProtBert-BFD开源项目掩码语言模型模型特征提取蛋白质序列语言模型
ProtBert-BFD模型是一种利用Bert架构进行蛋白质序列自监督学习的预训练工具。该模型使用BFD数据集进行训练,能够捕捉蛋白质的生物物理特性,适用于特征提取和下游任务。其遮蔽语言建模方法无需人工标记即可从大规模数据中进行学习,成为生物信息学中理解蛋白质编码的有效工具。
sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型,精确分类社交媒体情感
GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体
该模型使用RoBERTa进行三类情感分类(正面、中性、负面),特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调,达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成,提高文本分类的精准性和效率。
bert-mini-finetune-question-detection - BERT-mini模型实现关键词与问题查询的精准分类
BERTGithubHaystackHuggingfaceKaggle开源项目查询分类模型神经搜索
该项目基于BERT-mini开发了一个用于区分关键词查询和问题/陈述查询的模型。在Haystack框架中,该模型实现了99.7%的测试准确率,能够准确将问题路由至Reader分支,提升结果精确度并降低计算开销。模型可通过简洁的Python代码轻松集成,适用于需要高效查询分类的神经搜索系统。
twitter-roberta-base-offensive - 基于roBERTa的推特攻击性语言识别模型
GithubHuggingfaceroBERTa开源项目情感分析推特数据文本分类模型自然语言处理
这是一个基于roBERTa-base的模型,通过5800万条推文训练并使用TweetEval基准进行微调,专门用于识别攻击性语言。该模型能对文本进行预处理和分类,区分攻击性和非攻击性内容。它采用了自然语言处理技术,可作为社交媒体平台的内容审核工具。模型支持Python环境下的使用,能够输出文本的攻击性概率评分。
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