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VulBERTa-MLP-D2A

基于深度学习的源代码漏洞检测模型

VulBERTa-MLP-D2A是一个基于RoBERTa架构的深度学习模型,用于检测源代码中的安全漏洞。该模型通过对开源C/C++项目代码进行预训练,学习代码语法和语义的深层表示。在多个数据集的评估中,VulBERTa-MLP-D2A在漏洞检测任务上表现出色,达到了领先水平。模型设计简洁,训练成本较低,为代码安全分析提供了高效可靠的解决方案。

codebert-python - 针对Python优化的CodeBERT模型用于代码生成评估
CodeBERTScoreGitHubGithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理
该项目是基于microsoft/codebert-base-mlm模型,经过100万步训练优化的Python代码分析工具。模型使用codeparrot/github-code-clean数据集,通过掩码语言建模任务进行训练。主要应用于CodeBERTScore项目,用于评估代码生成质量,同时也适用于其他代码分析和评估任务。这一模型为开发者和研究人员提供了强大的代码分析工具,有助于提高代码质量和开发效率。
Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0 - 开源网络安全AI模型助力攻防实践
GithubHuggingfaceLlama-3WhiteRabbitNeo人工智能开源项目模型模型使用许可网络安全
Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0是一款基于Llama-3架构的开源网络安全AI模型。该模型拥有80亿参数,可用于漏洞识别、渗透测试等攻防领域。模型提供API接口和本地部署方式,使用时需遵守相关限制条款。WhiteRabbitNeo系列旨在探索AI在网络安全领域的应用潜力及其社会影响。
graphcodebert-base - GraphCodeBERT结合数据流信息的代码预训练模型
GithubGraphCodeBERTHuggingface代码理解开源项目数据流分析模型深度学习自然语言处理
GraphCodeBERT是基于Transformer架构的代码预训练模型,结合代码序列和数据流信息。模型包含12层、768维隐藏状态和12个注意力头,最大序列长度512。在CodeSearchNet数据集上训练,涵盖6种编程语言的230万函数-文档对,旨在增强代码理解和处理能力。
deberta-large - DeBERTa模型利用解耦注意力机制提升自然语言理解能力
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软模型注意力机制自然语言处理语言模型
DeBERTa是微软开发的预训练语言模型,基于BERT和RoBERTa进行改进。该模型引入解耦注意力和增强型掩码解码器,在80GB训练数据上优化后,在多数自然语言理解任务中超越BERT和RoBERTa。DeBERTa在SQuAD和GLUE等基准测试中表现出色,其中DeBERTa-V2-XXLarge版本在多项任务上达到顶尖水平。研究者可通过Hugging Face的transformers库使用和微调DeBERTa模型。
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。
Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理
Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型,通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息,并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率,主要支持英语文本的审核工作,可应用于内容审核和文本管理场景。
codebert-java - CodeBERT模型针对Java代码优化 助力代码生成评估
CodeBERTGitHub代码数据集GithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理
这是一个基于microsoft/codebert-base-mlm模型训练的CodeBERT变体,专注于Java代码处理。经过100万步的掩码语言建模训练,该模型主要应用于CodeBERTScore项目,用于评估代码生成质量。它利用codeparrot/github-code-clean数据集的Java代码,不仅可用于代码生成评估,还能支持其他代码分析任务,为相关研究和应用提供了有力支持。
Llama-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类,降低在多平台部署成本
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可
Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型,能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准,并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用,支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本,适用于多种操作环境。
deberta-v2-xxlarge - 强大的自然语言处理模型,采用解耦注意力机制的BERT增强版
BERTDeBERTaGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v2-xxlarge是一个48层、1536隐藏层和15亿参数的高级语言模型。它通过解耦注意力和增强型掩码解码器优化了BERT和RoBERTa架构,使用160GB原始数据训练。该模型在SQuAD和GLUE等多个自然语言理解任务中表现优异,性能显著优于BERT和RoBERTa。DeBERTa-v2-xxlarge适用于复杂的自然语言处理任务,是研究和开发中的有力工具。
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。
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