deberta-v3-base-prompt-injection

DeBERTa-v3提示注入检测模型实现99.99%准确率

prompt injection 机器学习 Huggingface 安全开源项目模型 Github 文本分类 DeBERTa-v3

该提示注入检测模型基于DeBERTa-v3架构，通过多个数据集训练后可精确识别正常和注入提示。模型在评估集上实现99.99%的准确率，支持Transformers、ONNX和Langchain等框架集成，为LLM提供可靠的安全防护。开发者可通过Python接口轻松使用该模型，增强AI系统对提示注入攻击的防御能力。

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prompt-api - Web开发者的浏览器内置语言模型API

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prompt-api是一个实验性项目，为Web开发者提供统一的JavaScript API以访问浏览器内置语言模型。该API抽象了语言模型细节，实现本地数据处理、离线使用和降低开发成本。它支持零样本提示、系统提示和N-shot提示，并提供会话管理和能力检测功能。prompt-api为开发AI驱动的Web应用提供了新的可能性。

prompt-lookup-decoding - 提升输入相关任务解码效率的创新技术

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Prompt-lookup-decoding是一种创新解码技术，利用输入提示中的字符串匹配生成候选令牌序列，替代了传统投机解码中的草稿模型。该方法在输入相关任务中显著提升处理速度，同时保持输出质量。无需模型修改或额外数据存储，适用于各类解码器模型及解码策略。特别适合摘要、文档问答和多轮对话等存在高度n-gram重叠的任务，能有效提高处理效率。

prompt-to-prompt - 基于注意力控制的提示词驱动图像编辑技术

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Prompt-to-Prompt是一个基于潜在扩散和稳定扩散模型的图像编辑项目。它通过注意力机制控制,实现了替换、细化和重新加权等多种提示词编辑方式。项目还包含用于编辑真实图像的空文本反转技术,能够通过简单的文本提示实现精确的图像编辑和生成。

PromptBase - AI创作提示词市场

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PromptBase提供超过130,000种精选AI创作提示，支持多种AI模型如Midjourney、ChatGPT、DALL·E和Stable Diffusion，助您节省时间及API成本。浏览、购买或销售各类AI创作提示，释放创意潜能。

ChatGPT3-Free-Prompt-List - 精通Prompt工程，提升ChatGPT输出效果

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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。

jailbreak-classifier - 提示分类工具，增强系统安全与内容审核

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项目基于BERT模型微调，专用于识别破解与无害提示信息。利用jailbreak-classification数据集进行训练，可应用于安全和内容审核场景，提升系统安全性与审核能力，是一个多平台适用的解决方案。

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DeBERTa-v3-xsmall的零样本文本分类衍生模型，主干参数2200万，词汇参数1.28亿，总大小142MB。针对边缘设备场景优化，支持浏览器端部署。模型在情感分析、主题分类等33个数据集评估中表现稳定，多数任务准确率达80%以上，适合资源受限场景下的快速文本分类应用。

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