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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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