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deberta-v3-base-prompt-injection

DeBERTa-v3提示注入检测模型实现99.99%准确率

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。

Coderbert_finetuned_detect_vulnerability_on_MSR - RobertaForSequenceClassification微调的代码漏洞检测模型
CodeBertGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全开源项目机器学习模型漏洞检测
该项目基于CodeBert微调RobertaForSequenceClassification模型,用于检测代码漏洞。研究者从MSR数据集选取平衡样本进行训练和测试,使用'func_before'字段分类代码。模型在准确率、F1值、精确率和召回率方面表现良好,为代码安全分析提供了实用工具。测试结果显示准确率达70.23%,F1值为0.6482,精确率为79.21%,召回率为54.86%。
Instructgpt-prompts - 强大的AI模型指令提示库
ChatGPTGPT-3.5GPT-4Github开源项目指令提示自然语言处理
Instructgpt-prompts项目汇集了针对ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4的指令提示,涵盖写作、分析和理解等多种任务。项目提供分类、生成、转换等类型的提示示例,以及常用指令结构和编程任务提示,帮助用户高效利用AI模型解决语言相关问题。通过适当的指令动词,用户可以更好地引导模型,提升工作效率。
deberta-v3-base-zeroshot-v2.0 - DeBERTa V3零样本分类模型,适用于多场景
GithubHuggingfacezero-shot-classification开源项目文本分类模型模型评估自然语言推理训练数据
DeBERTa V3模型在Hugging Face管道中实现零样本分类,满足商业环境的许可证要求。无需训练数据即可高效分类,支持GPU和CPU应用,适用于多个领域。通过合成及商用友好的数据进行训练,模型在多文本分类任务中表现优异。
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类
GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。
deberta-v3-base-tasksource-nli - DeBERTa-v3多任务学习模型用于零样本分类与推理
DeBERTa-v3-baseGithubHuggingfacetasksource多任务学习开源项目模型自然语言推理零样本分类
该模型基于DeBERTa-v3-base架构,通过多任务学习在600多个任务上微调而来。模型在零样本验证中表现优异,适用于零样本分类、自然语言推理等多种任务。它支持灵活的分类和推理pipeline,并可通过tasksource-adapters轻松访问数百个预训练任务。在IBM模型回收评估中排名第一,显示出广泛的应用前景。
Promptist - 微软推出的智能提示词优化平台
AI工具AI平台Hugging FacePromptistmicrosoft开源社区
Promptist是微软在Hugging Face平台发布的提示词优化工具。这款应用程序通过自然语言处理技术,帮助用户创建更有效的AI提示词,提升与大型语言模型的交互质量。它为AI爱好者、研究人员和开发者提供了便捷平台,用于探索和改进提示工程技术,从而生成更高质量、更相关的AI内容。Promptist优化提示词,提高AI交互效果。
Learn_Prompting - 提示工程与生成式AI及大型语言模型(LLM)指南
GithubLLM指南Learn PromptingPrompt Engineering开发指南开源项目生成式AI
Learn Prompting 提供全面的提示工程、生成式 AI 和大型语言模型(LLM)指南。欢迎加入 Discord 社区,参与内容建议、翻译、内容和艺术作品贡献及错别字纠正。通过本地开发指南,用户可以轻松安装和运行网站,实时查看更改。感谢所有贡献者的支持。
mdeberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2 - 高精度多语言个人隐私信息识别与掩码处理模型
GithubHuggingfacePII屏蔽mdeberta-v3-base人工智能开源项目数据隐私模型自然语言处理
mdeberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2是一个基于microsoft/mdeberta-v3-base微调的多语言个人隐私信息识别模型。该模型支持英语、德语、法语和意大利语处理,在评估集上表现出色,整体准确率达98.96%,F1值为0.9683。它可识别和处理信用卡号码、电子邮件、密码、地址等多种类型的个人敏感信息。模型适用于个人用户和小型企业的隐私保护需求,大型商业机构则需获取专门许可证。
roberta-base-openai-detector - RoBERTa实现的人工智能文本检测工具
GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测机器学习模型
这是OpenAI开发的一款基于RoBERTa架构的AI文本检测工具。通过微调RoBERTa基础模型,它可准确识别GPT-2生成的文本内容。该工具主要面向研究人员,用于探索和研究人工智能文本生成技术。需要注意的是,此工具并不适用于ChatGPT文本检测,建议与其他检测方法配合使用。
roberta-large-openai-detector - RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测工具
GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测模型语言模型
RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测器是OpenAI开发的开源工具,专门用于识别GPT-2模型生成的文本。该模型对1.5B参数GPT-2生成的内容有约95%的检测准确率。它支持合成文本生成研究,但也可能被滥用于逃避检测。使用时应注意模型局限性,并与其他方法结合以提高检测效果。
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