/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Опубликована
30 дек 2024

Seneca-Cybersecurity-LLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct языковая модель для вопросов и помощи по кибербезопасности.

104скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены15 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Seneca-Cybersecurity-LLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity — разговорная языковая модель, дообученная Alican Kiraz на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Она предназначена для ответов на вопросы по кибербезопасности и помощи специалистам; в заявленных направлениях — реагирование на инциденты, поиск угроз, анализ кода, разработка эксплойтов, обратная разработка и анализ вредоносного ПО. Автор сообщает о примерно 100 часах дообучения на системах с GPU RTX 4090 и H100 и о мерах противодействия злонамеренному использованию.

Модель имеет архитектуру Qwen2, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Метаданные указывают английский язык, генерацию текста и лицензию MIT. Карточка не приводит сведения о данных обучения, оценках качества и подробных ограничениях; ответы по безопасности следует проверять, а заявленную защиту от злоупотреблений не считать гарантией.

Сценарии применения

  • получение рекомендаций по реагированию на инциденты
  • подготовка гипотез для поиска угроз
  • анализ фрагментов кода с точки зрения безопасности
  • обсуждение разработки эксплойтов в защитных целях
  • разбор поведения вредоносного ПО
  • помощь в обратной разработке

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества, описания обучающих данных или подробных рекомендаций по безопасному применению. Ответы и предложения по безопасности могут быть ошибочными; заявленные меры противодействия злоупотреблениям не гарантируют их предотвращение.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Finetuned by Alican Kiraz

Linkedin X (formerly Twitter) URL YouTube Channel Subscribers

Links:

SenecaLLM has been trained and fine-tuned for nearly one month—around 100 hours in total—using various systems such as 1x4090, 8x4090, and 3xH100, focusing on the following cybersecurity topics. Its goal is to think like a cybersecurity expert and assist with your questions. It has also been fine-tuned to counteract malicious use.

It does not pursue any profit.

Over time, it will specialize in the following areas:

  • Incident Response
  • Threat Hunting
  • Code Analysis
  • Exploit Development
  • Reverse Engineering
  • Malware Analysis

"Those who shed light on others do not remain in darkness..."

Model Card for Model ID

This modelcard aims to be a base template for new models. It has been generated using this raw template.

Model Details

Model Description

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
a1dbd42

0 моделей