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distilroberta-base-rejection-v1

DistilRoBERTa模型用于检测LLM输出拒绝响应 准确率98.87%

这是一个基于DistilRoBERTa的微调模型,用于检测大型语言模型(LLM)输出中的拒绝响应。模型将输入分为正常输出和拒绝检测两类,评估准确率达98.87%。采用Apache 2.0许可证,支持Transformers和ONNX运行时,易于集成。适用于内容审核和安全防护,可识别LLM对不当内容的拒绝响应。

deberta-v3-base-prompt-injection-v2 - DeBERTa-v3微调模型实现高精度提示注入检测
DeBERTa-v3-baseGithubHuggingfaceLLM安全prompt injection开源项目文本分类模型语言模型
deberta-v3-base-prompt-injection-v2是一个基于DeBERTa-v3-base微调的模型,专注于检测和分类英语提示注入攻击。模型在后训练数据集上达到95.25%的准确率,可有效分类输入是否存在注入。该模型由Protect AI开发,利用多个公开数据集训练而成,旨在提升语言模型应用的安全性。需注意的是,模型不适用于越狱攻击检测和非英语提示处理。
robust_llm_pythia-14m-pm-gen-ian-nd - 深入了解transformers模型的应用与限制
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节评估
模型基于transformers库开发,旨在揭示模型在操作中可能存在的偏见、风险及技术限制,帮助用户明确其应用场景及注意要点。
RADAR-Vicuna-7B - 对抗学习训练的AI文本识别模型
AI文本检测GithubHuggingfaceRADARRoBERTa对抗学习开源项目模型语言模型
RADAR-Vicuna-7B是一款基于RoBERTa架构的AI文本检测模型,通过检测器与改写器的对抗学习方式训练而成。该模型利用OpenWebText数据集,能够有效识别大型语言模型生成的文本。RADAR采用创新的对抗训练方法提升检测能力,但仅限非商业用途。研究人员和开发者可通过Google Colab或Hugging Face API轻松使用该模型进行AI文本识别。
LlamaGuard-7b - Llama-Guard模型为文本生成提供安全保障
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能内容审核开源项目模型法律协议
Llama-Guard基于Llama 2,专注于内容分类以确保文本生成的安全。通过概率评估,识别不安全子类别。该模型使用Anthropic和内部数据集训练,提供强大分类能力,能识别并预防如暴力、仇恨、性内容等不当内容。在Hugging Face可用,须遵循Meta许可证协议。
xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型,覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术,能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现,XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。
albert-base-v2-fakenews-discriminator - 假新闻检测模型,基于albert-base-v2,具备高准确率和良好的训练参数优化潜力
GithubHuggingfacealbert-base-v2假新闻准确率分类器开源项目模型真实新闻
该模型是基于albert-base-v2微调而成的假新闻判别工具,使用假新闻和真实新闻数据集进行训练,达到了97.58%的高准确率。模型采用低学习率的优化算法和线性学习率调度器,经过优化的训练参数使其在识别假新闻方面效果显著,适合多种应用场景。通过这种技术,可以提升信息的精准度和可靠性。
Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理
Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型,通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息,并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率,主要支持英语文本的审核工作,可应用于内容审核和文本管理场景。
emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理
该模型基于DistilRoBERTa-base微调,用于英文文本情感分析。可预测7种情绪:愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法,适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%,远高于随机基准。
roberta-base-snli - 基于SNLI数据集训练且F1分值达0.9的自然语言推理模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSNLI开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
roberta-base-snli是一个经过SNLI数据集训练的自然语言推理模型。模型采用Adam优化器结合余弦学习率调度策略,以16的batch size和2e-05的学习率进行了4轮训练。在评估数据集上,模型达到了0.9004的F1得分。项目基于Transformers 4.21.1框架开发,能够有效完成自然语言推理相关任务。
MiniLM-L12-H384-uncased_Nvidia-Aegis-AI-Safety - 基于MiniLM的多标签文本分类模型实现AI内容安全检测
AI安全GithubHuggingfaceMiniLM开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理
本模型基于MiniLM-L12-H384-uncased在Nvidia Aegis AI安全数据集上微调,可识别14类有害内容。在测试集上达到95.15%的准确率和66.83%的精确度。模型能够检测包括受管制物质、犯罪计划、欺诈、非法武器等多种有害内容,为AI系统的内容安全审核提供支持。
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