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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deberta-v3-xsmall - 轻量级高性能自然语言处理模型

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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。

deberta-xlarge-mnli - 高性能自然语言处理模型面向多任务学习优化

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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。

nli-deberta-v3-large - 高效实现自然语言推断的跨编码器

GithubHuggingfaceNatural Language Inference准确性句子分类开源项目无监督分类模型模型训练

nli-deberta-v3-large是一个基于microsoft/deberta-v3-large的跨编码器模型，专用于自然语言推断。该模型在SNLI和MultiNLI数据集上训练，并能够为句子对提供矛盾、蕴涵和中性三种标签的概率评分。模型在SNLI测试集上实现了92.20的准确率，在MNLI不匹配集上达到90.49的准确率，支持零样本分类，适合多种自然语言处理应用。

DecryptPrompt - LLM相关技术与应用

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《DecryptPrompt》提供全面的LLM应用、训练框架、优化策略和技术指南。覆盖大模型比较、微调技术、开源资源及实操案例，助力用户掌握最新AI动态和前沿技术，尤其深度涉及agent指令微调和LLM应用设计。

deberta-v3-large-tasksource-nli - 自然语言推理的多任务学习模型，提升零样本分类性能

DeBERTa-v3-largeGithubHuggingfaceTransformer多任务学习开源项目模型自然语言推理零样本分类

DeBERTa-v3-large采用多任务学习，涵盖600多项任务，提升零样本分类性能。模型在多个数据集进行了训练，适用于自然语言推理与分类。其共享的编码器和特定CLS嵌入在多种分类任务中展现出色表现，在未调优状态下于WNLI和MNLI中分别达到了77%和90%的准确率，适合科研与实际应用。

ATTACK-BERT - ATT&CK BERT网络安全语义分析模型

ATT&CK BERTGithubHuggingface句子嵌入开源项目模型网络安全语义相似度语言模型

ATT&CK BERT是一个专门针对网络安全领域的语言模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型能够将描述攻击行为的句子转化为语义嵌入向量，有效分析句子间的语义相似度。ATT&CK BERT通过sentence-transformers库实现简单部署，还可与SMET工具配合使用，实现文本到ATT&CK技术的映射，为网络安全分析提供有力支持。

PromptBase - 专业AI提示词交易与应用创建平台

AI创作AI工具AI提示市场PromptBase提示工程生成式AI

PromptBase提供超过13万个专业AI提示词,覆盖Midjourney、ChatGPT、DALL·E等多个AI模型。平台支持提示词交易、AI应用创建及AI创作者雇佣服务,助力提升AI输出质量,节省时间和成本。用户可购买或出售提示词,创作者也能获得变现机会。

rebuff - 为AI应用提供多层次的提示注入攻击防护

AI应用保护GithubRebuff.aiprompt injection多层防御开源项目攻击检测

Rebuff 是一款自硬化的提示注入检测工具，通过多层次防御策略保护AI应用免受攻击。其主要功能包括启发式过滤、基于LLM的检测、VectorDB存储和金丝雀令牌检测。目前，该工具处于原型阶段，尚不能提供全面防护。项目支持JavaScript/TypeScript SDK，并计划推出Python SDK和本地模式等功能。了解更多关于安装、自托管和贡献的信息，请访问Rebuff官方网站。

deberta-large-mnli - 基于DeBERTa架构的MNLI微调大型语言模型

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DeBERTa-large-mnli是一个针对MNLI任务微调的大型语言模型，基于DeBERTa架构开发。该模型采用解耦注意力机制和增强型掩码解码器，在多数自然语言理解任务中表现优于BERT和RoBERTa。在SQuAD和GLUE等基准测试中，DeBERTa-large-mnli展现出优异性能。这个模型适用于各种自然语言理解应用，可为NLP研究提供有力支持。

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

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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。

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