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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。

deberta-v2-xlarge - 强大的NLU模型在多项任务中表现优异
DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型模型性能自然语言处理
DeBERTa-v2-xlarge是一个基于解缠注意力机制和增强型掩码解码器的自然语言理解模型。该模型拥有24层结构、1536隐藏层大小,总参数量为900M,经160GB原始数据训练。在SQuAD、GLUE等多项NLU基准测试中,DeBERTa-v2-xlarge的表现超越了BERT和RoBERTa。模型在问答、文本分类等任务中展现出优异性能,为自然语言处理领域提供了新的研究方向。
RADAR-Vicuna-7B - 对抗学习训练的AI文本识别模型
AI文本检测GithubHuggingfaceRADARRoBERTa对抗学习开源项目模型语言模型
RADAR-Vicuna-7B是一款基于RoBERTa架构的AI文本检测模型,通过检测器与改写器的对抗学习方式训练而成。该模型利用OpenWebText数据集,能够有效识别大型语言模型生成的文本。RADAR采用创新的对抗训练方法提升检测能力,但仅限非商业用途。研究人员和开发者可通过Google Colab或Hugging Face API轻松使用该模型进行AI文本识别。
deberta-xlarge-mnli - 高性能自然语言处理模型面向多任务学习优化
BERTDeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理
DeBERTa-xlarge-mnli是一个经过MNLI任务微调的大型语言模型。该模型采用解耦注意力机制和增强型掩码解码器,在多项NLU任务中表现优异。它在SQuAD、GLUE基准测试等任务上的成绩超越了BERT和RoBERTa,为复杂的自然语言理解应用提供了强大支持。
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。
bert-toxic-comment-classification - BERT模型在毒性评论分类中的应用与实现
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型训练毒性评论分类
该项目基于BERT模型,通过fine-tuning实现毒性评论的智能分类。模型在1500行测试数据上达到0.95 AUC,采用Kaggle竞赛数据集训练。项目提供简洁的Python接口,便于开发者快速集成文本毒性检测功能。适用于构建在线社区、内容平台的评论审核系统。
mdeberta-v3-base - DeBERTa V3架构多语言模型助力跨语言NLU任务
DeBERTaGithubHuggingface多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
mdeberta-v3-base是基于DeBERTa V3架构的多语言预训练模型,使用2.5T CC100数据训练。在XNLI跨语言迁移任务中,其平均准确率达79.8%,显著超越XLM-R。模型采用梯度解耦嵌入共享和ELECTRA式预训练,增强下游任务表现。结构包含12层transformer,768维隐藏层,共2.76亿参数。适用于多语言自然语言理解任务,尤其在低资源语言中表现出色。
codebert-javascript - 基于CodeBERT的JavaScript代码评估预训练模型
CodeBERTScoreGithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理预训练模型
该模型基于microsoft/codebert-base-mlm架构,针对JavaScript代码进行了优化训练。使用codeparrot/github-code-clean数据集,经过100万步掩码语言建模任务训练。主要应用于CodeBERTScore项目,用于代码生成评估,同时也适用于其他相关任务。此模型为JavaScript代码分析和评估提供了有力工具,可满足研究人员和开发者的需求。
deberta-v3-xsmall - 轻量级高性能自然语言处理模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-xsmall是一个参数量仅为2200万的轻量级自然语言处理模型。该模型采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现出色。它在保持高效性的同时,显著提升了下游任务性能,适用于资源受限的自然语言理解应用场景。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct - 开源代码模型支持338种编程语言
AI编程DeepSeek-Coder-V2GithubHuggingface代码生成开源模型开源项目模型自然语言处理
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的代码语言模型,支持338种编程语言,上下文长度达128K。该模型通过6万亿token的额外预训练,增强了编码和数学推理能力。在标准基准评估中,它在代码相关任务上的表现与GPT4-Turbo相当,甚至超越了一些闭源模型。DeepSeek-Coder-V2提供16B和236B两个版本,可在Hugging Face平台上获取。
Codestral-22B-v0.1-GGUF - 针对80多种编程语言优化的开源代码助手模型
Codestral-22BGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型量化模型
Codestral-22B-v0.1-GGUF是一个支持80多种编程语言的开源代码助手模型。它能够回答代码问题、生成代码,并提供Fill in the Middle功能。该模型已被量化为多个版本,以适应不同的硬件配置,让开发者能够在本地设备上高效运行这一代码辅助工具。模型支持Python、Java、C++等主流编程语言,可用于代码文档编写、解释和重构等任务。
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