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piiranha-v1-detect-personal-information

高精度多语言个人可识别信息检测模型

Piiranha是一款高性能的多语言个人可识别信息(PII)检测模型,覆盖17种PII类型,支持6种语言。模型能识别98.27%的PII标记,总体分类准确率高达99.44%。在密码、电子邮件、电话号码和用户名等关键信息检测方面表现突出。Piiranha可应用于文本PII编辑,有效增强数据隐私保护能力。

Binoculars - 无需训练的AI文本检测工具
AI生成文本检测BinocularsGithub开源项目语言模型零样本领域无关
Binoculars是一款无需训练数据的AI文本检测工具,利用语言模型预训练数据集重叠原理识别生成内容。提供Python接口和在线演示,支持零样本检测,目前主要适用于英语文本。该项目为AI文本识别领域引入了新的解决思路。Binoculars适用于学术界、新闻媒体、内容平台等需要识别AI生成文本的场景,有助于维护信息真实性和原创性。
task-13-Qwen-Qwen1.5-1.8B - 深入解析深度学习模型的应用场景及相关风险
GithubHuggingfaceQwen/Qwen1.5-1.8B培训细节开源项目技术规格模型模型卡环境影响
项目提供对深度学习模型的直接和下游应用的分析,同时涵盖使用的潜在用户和影响群体。尽管一些技术规范和训练细节有待完善,但项目提供了关于环境影响的计算指南和设备信息,有助于从业者和研究人员初步了解和调整应用模型。使用时需注意模型的偏见、风险和局限。
ner-english - Flair框架英语命名实体识别模型 准确率93%
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目模型深度学习自然语言处理
该模型是Flair框架的标准英语命名实体识别(NER)模型,能识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构,在CoNLL-03数据集上F1分数达93.06%。用户可通过Flair库轻松加载使用。模型提供了详细的训练脚本和引用信息,方便研究人员进一步探索和引用。
pythia-1b - 开放8亿参数的自然语言模型研究工具
GithubHuggingfacePythia人工智能大语言模型开源项目机器学习模型深度学习
Pythia-1B是一个基于Transformer架构的开源语言模型,拥有8亿多非嵌入参数和154个训练检查点。模型在The Pile数据集上训练,主要用于语言模型的可解释性研究。通过Hugging Face库可实现快速部署,性能与同规模的OPT和GPT-Neo相当。该模型使用Apache 2.0许可证,适用于学术研究和实验。
SecureBERT - 网络安全专用的语言模型,提升文本分析和信息处理能力
GithubHuggingfaceSecureBERT开源项目文本分类模型网络安全语言模型问答
SecureBERT基于RoBERTa构建,是专用于处理网络安全文本的领域特定语言模型。经过海量的网络安全文本训练,它表现出在文本分类、命名实体识别等任务中的卓越性能,并在填空预测上优于模型如RoBERTa和SciBERT,保持对通用英语的良好理解。SecureBERT已在Huggingface平台上线,可作为下游任务的基础模型,以实现更精准的文本分析和处理。
HumanFallDetection - 多摄像头人工智能实时跌倒检测系统
GithubLSTM分类OpenPifPaf人体姿态估计多摄像头跟踪开源项目跌倒检测
HumanFallDetection项目是一个基于多摄像头和人工智能的跌倒检测系统。它整合了人体姿态估计、多目标跟踪和LSTM神经网络技术,实现实时多人跌倒检测。系统支持处理视频文件或实时摄像头数据,提供灵活的命令行配置。这一技术在老年人护理、医疗监控等领域具有重要应用价值,有助于提高安全监测效率。
privacy - 用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库
GithubPython库TensorFlow Privacy差分隐私开源项目机器学习梯度裁剪
TensorFlow Privacy 是一个用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库。它实现了 TensorFlow 优化器,并提供计算隐私保证的教程和分析工具。该库兼容 TensorFlow 2.x,支持基于 Keras 的估计器。TensorFlow Privacy 持续更新,最新版本分为两个 PyPI 包:用于差分隐私模型训练的 tensorflow-privacy 和用于经验隐私测试的 tensorflow-empirical-privacy。
pythia-1.4b-deduped-v0 - 开源语言模型套件助力可解释性研究
EleutherAIGithubHuggingfacePythia开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-1.4B-deduped是EleutherAI推出的开源语言模型,旨在推动AI可解释性研究。该模型在去重后的Pile数据集上训练,提供143个均匀分布的检查点,便于研究人员分析模型训练过程。虽然不以下游任务性能为主要目标,Pythia-1.4B-deduped在多项评估中仍表现出色,与同规模模型相当或更优。模型采用Apache 2.0许可,可用于进一步研究、微调和部署。
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。
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。
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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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