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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。

promptsource - 自然语言提示工具包:支持零样本学习的创建与使用
GithubHugging FaceNLP工具P3PromptSource开源项目自然语言提示
PromptSource是一款工具包,旨在创建、共享和使用自然语言提示。支持数据集到目标输出的映射,并包含不断扩展的提示库。通过简单的API访问数千个提示。由BigScience项目开发,强调跨任务训练提升零样本性能,提供Web界面和文档,适应多语言数据集。
ClickPrompt - 助力AI提示设计的专业在线工具
AI工具AI开发ChatGPTClickPromptGitHub CopilotPrompt工具StableDiffusion提示指令热门
ClickPrompt 提供了一个支持包括 Stable Diffusion、ChatGPT 和 GitHub Copilot 在内的多种基于提示的AI应用平台。该工具不仅让用户能够轻松查看、分享与运行模型,还配备在线提示生成器帮助创建和分享个性化的应用提示。
llmlingua-2-bert-base-multilingual-cased-meetingbank - 基于BERT的多语言提示词压缩模型
GithubHuggingfaceLLMLingua-2大语言模型开源项目提示词压缩数据处理文本优化模型
LLMLingua-2-Bert是一个基于BERT多语言模型开发的提示词压缩工具,通过数据蒸馏技术实现任务无关的提示词压缩功能。该模型可识别并保留提示词中的关键信息,在维持原始语义的基础上减少token使用量。模型支持多语言处理,提供API接口,适用于需要控制提示词长度的各类AI应用场景。
promptlib - 调整大型语言模型的指令库
ChatGPTGPT-4GithubGradioPromptLib开源项目自然语言程序
本项目提供一系列经过精炼和优化的高价值提示,专为调整大型语言模型如GPT-4和ChatGPT的指令。项目展示了语言输入质量对模型输出的显著影响,旨在帮助新用户和开发者更有效地利用这些模型。用户可以在项目库中找到多种自然语言程序,并通过提供的工具和实用程序进行扩展,进而提升用户体验并为未来探索提供基础。
Public Prompts - 高质量的公开提示与模型资源库
AI工具AI开发DreamBooth模型Public PromptsStable Diffusion嵌入库提示库提示指令热门
Public Prompts是一个免费的在线平台,探索和下载Stable Diffusion和DreamBooth等标准与定制AI模型的最佳选择,适用于各种创新和艺术项目。提供各种优质的AI模型与提示库,包括Fine-Tuned Model、Flexible Diffusion model、DreamBooth Model等。网站还展示众多创意艺术作品的示例,支持和扩展AI技术的公共使用。
openprompt.co - 高频更新的多语言AI提示库
ChatGPTGPT-4GithubMidjourneyOpenPromptPython开源项目
提供高频更新的热门AI提示和指令,包括ChatGPT、GPT-4和Midjourney等。支持多种语言,如中文翻译和英文润色,方便用户在各种场景下流畅互动。欢迎反馈和建议,助力提升平台效能。
P-tuning-v2 - 深度提示调优技术提升小型模型性能 媲美传统微调方法
GithubP-tuning v2参数效率开源项目提示调优深度学习自然语言处理
P-tuning v2是一种创新的提示调优策略,通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量,有效缩小了与传统微调方法的性能差距,尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明,P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果,在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平,为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。
mdeberta-v3-base-kor-further - 基于韩语数据强化的多语言DeBERTa模型提升NLP任务性能
DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
mDeBERTa-v3-base-kor-further是一个通过40GB韩语数据进行进一步预训练的多语言模型。该模型采用Disentangled Attention和Enhanced Mask Decoder技术,有效学习词位置信息。在NSMC、NER、PAWS等多个韩语自然语言理解任务中,性能优于基准模型。模型包含86M参数,支持多语言处理,为自然语言处理研究和应用提供了强大工具。
Flux-Prompt-Enhance - 文本生成技术提升Prompts表现
GithubHuggingfacegoogle-t5/t5-basetext2text-generationtransformers开源项目模型模型检查点语言模型
该项目通过整合transformers库和Google T5模型,强化了Prompts的生成效果。使用gokaygokay的Flux-Prompt-Enhance模型,加强了文本的丰富性和描述性,尤其适合创意与内容生成领域。支持多语言能力,依据前缀指令生成详尽自然的文本,适用于研究者与开发者在自然语言处理任务中的应用,推动AI内容生成的创新。
unbiased-toxic-roberta - RoBERTa模型识别多语言有毒评论并减少偏见
DetoxifyGithubHuggingface开源项目有毒评论分类机器学习模型模型评估自然语言处理
该项目开发了基于RoBERTa的多语言模型,用于检测互联网上的有毒评论。模型在Jigsaw三个挑战数据集上训练,可识别威胁、侮辱和仇恨言论等多种有毒内容。它支持多种语言,易于使用,适用于研究和内容审核。项目还探讨了模型的局限性和伦理问题,努力减少对特定群体的意外偏见。
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