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LEACE算法实现特征精准移除 优化模型公平性与可解释性

LEACE (LEAst-squares Concept Erasure) 是一种创新的概念擦除算法,通过闭式解方法有效阻止线性分类器检测特定概念,同时最小化对数据表征的影响。该方法可应用于增强模型公平性和可解释性,例如消除性别或种族等敏感特征的影响。项目提供简单易用的Python包,支持批量和流式数据处理,适合处理大规模数据集。LEACE在保证效率的同时,为AI模型的偏见消除和特征解释提供了有力支持。

bias_identificaiton45 - 基于RoBERTa的10类偏见识别模型
GithubHuggingfacePriyaPatel/Bias_identificationRoBERTa偏见识别开源项目文本分类机器学习模型
该偏见识别模型基于RoBERTa架构,通过微调实现对10种偏见类型的分类。涵盖范围包括种族、性别、年龄等多个维度,在测试集上准确率达98.32%。模型可应用于自然语言处理研究,特别是偏见分析领域。支持通过Hugging Face transformers库快速部署使用。
llm-guard - 大语言模型安全交互的全面防护工具
GithubLLM GuardProtect AI大语言模型安全开源项目数据泄漏
LLM Guard是由Protect AI设计的一款全面安全解决方案,专为保障大语言模型的安全互动而打造。它具备语言过滤、数据泄露预防和抗提示注入攻击等功能,确保互动安全和隐私。项目支持多种扫描器,能有效检测和防护潜在威胁。安装简便,易于集成到生产环境中,是提升LLM安全的理想工具。
secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架
GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算
SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目,包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计,实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持,推动了隐私计算领域的发展。
responsible-ai-toolbox - 负责任AI开发与监控的工具集
AI模型FairlearnGithubInterpretMLResponsible AI Toolboxraiwidgets开源项目
Responsible AI Toolbox是一个集合,包含多个工具和库,旨在通过提供模型和数据探索及评估界面,帮助开发者和利益相关者更好地理解和监控AI系统。该工具集包括Responsible AI dashboard、Error Analysis dashboard、Interpretability dashboard、Fairness dashboard等,还涵盖数据处理、数据平衡分析与性别偏见测量等模块。用户可自定义工作流,以优化模型调试和数据驱动决策,确保AI系统的安全性、可靠性和公平性。
detoxify - 基于Pytorch Lightning和Transformers的多语言有害评论分类模型
DetoxifyGithubJigsawMultilingualPytorch LightningToxic Comment ClassificationTransformersUnintended Bias in Toxicity Classification开源项目
Detoxify项目利用Pytorch Lightning和Transformers构建模型,识别和分类包含威胁、辱骂和身份攻击的有害评论。这些模型支持多语言操作,致力于减少无意中的偏见。项目在多次Jigsaw挑战赛中表现出色,提供高效的有害内容检测方案,适合用于研究和内容审核工作,帮助更快速地标记有害内容和提高用户体验。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目,任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法,并提供多种notebooks,涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置,可通过Google Colab直接运行,进行产品级的面向对象编程学习,助力从数据中获取有价值的见解。
ect - 开源框架实现高效一致性模型生成
ECTGithub一致性模型图像生成开源项目深度学习生成模型
ECT是一个开源框架,采用简单原则方法实现少步生成能力。该框架仅需小幅调优即可获得显著效果,并随训练计算量增加持续提升性能。ECT允许自定义一致性模型,在CIFAR10数据集上通过1-2步迭代生成高质量图像,性能超越先进扩散模型和GAN。
Lakera - Lakera为生成式AI应用提供实时安全保护
AI威胁AI安全AI工具GenAILakera实时安全
Lakera是一个专注于生成式AI应用安全的先进平台。它通过实时安全控制阻止提示攻击、数据泄露和不当内容。Lakera的AI应用防火墙具有低延迟、快速集成和持续更新威胁情报的特点,适用于多种AI模型和技术栈。该平台已获得Gartner和NIST等机构的认可,成为企业、基础模型提供商和初创公司信赖的AI安全解决方案。
aegis - 大型语言模型的自我强化防火墙
AegisGithub大语言模型安全保护对抗性攻击开源项目防火墙
Aegis是一款为大型语言模型设计的自我强化防火墙。该系统通过先进的分类模型和启发式算法,有效防范提示注入、信息泄露和有害语言等威胁。Aegis不断学习新的攻击特征,为模型的输入和输出提供全面保护。开发者可以通过Python API轻松集成Aegis,提高AI应用的安全性能。
exploring-AI-optimization - 人工智能模型优化技术的精选学习资源
AI优化Github剪枝开源项目深度学习编译器蒸馏量化
Exploring AI optimization项目是一个聚焦AI优化技术的资源库,收录了量化、剪枝等领域的高质量论文、教程和课程。该项目每周更新AI优化领域的重要研究见解,为研究人员和开发者提供学习参考,推动AI技术发展。资源库开放社区贡献,鼓励知识交流与分享。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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