/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
6,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
Synapse-Guard-v1.1
Библиотека
transformers
Опубликована
23 июл 2026

Synapse-Guard-v1.2

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Лёгкая модель BERT классифицирует текст на бразильском португальском для автоматической модерации и фильтрации спама.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 июл 2026

Бенчмарки

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

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

Synapse-Guard v1.2 — лёгкая модель классификации текста на основе BERT, разработанная Comunidade Synapse BR для автоматической модерации контента на бразильском португальском языке. Она относит текст к четырём категориям модерации и предназначена для интеграции в чат-боты, социальные сети, форумы, системы комментариев, образовательные и корпоративные платформы, а также API фильтрации спама.

Модель содержит 6,7 млн параметров, использует архитектуру BertForSequenceClassification, принимает текст и выдаёт метку класса. Максимальная длина контекста — 256 токенов. По карточке, модель рассчитана на быструю инференцию и низкое потребление ресурсов; подробные метрики качества не приведены. Версия 1.2 дообучена на Synapse-Guard-v1.1 с использованием Synapse-Guard-Dataset-v1.

Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Она не генерирует текст. Возможны ошибки при распознавании иронии, сарказма, неоднозначных сообщений и контента, для понимания которого нужен контекст; для критичных сценариев карточка рекомендует дополнительную проверку человеком.

Сценарии применения

  • модерация комментариев на бразильском португальском
  • выявление оскорблений и токсичных сообщений
  • фильтрация спама, фишинга и рекламных рассылок
  • проверка сообщений в чат-ботах и онлайн-сообществах
  • классификация контента в социальных сетях и на форумах

Ограничения

Модель может ошибаться при обработке иронии, сарказма, неоднозначных сообщений и текста, зависящего от контекста. Подробные метрики качества в карточке не приведены; для критичных сценариев рекомендуется проверка человеком.

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

🛡️ Synapse-Guard v1.2

O Synapse-Guard v1.2 é um modelo leve baseado em BERT para moderação automática de conteúdo em português brasileiro.

O modelo foi desenvolvido pela Comunidade Synapse BR para classificar textos em quatro categorias, oferecendo inferência rápida, baixo consumo de recursos e integração simples com aplicações que necessitam de filtragem de conteúdo.

Importante: este modelo não gera conteúdo. Ele apenas classifica textos nas categorias de moderação.


📖 Visão Geral

O Synapse-Guard foi criado para auxiliar sistemas de moderação automática na identificação de conteúdos potencialmente inadequados.

Seu foco é oferecer um equilíbrio entre:

  • Alta velocidade de inferência
  • Boa precisão
  • Baixo consumo de memória
  • Facilidade de integração
  • Aplicações em tempo real

🏷️ Classes

ClasseDescrição
🟢 NeutroConversas comuns e conteúdo considerado seguro.
📢 SpamPublicidade abusiva, golpes, phishing e mensagens promocionais.
🔴 TóxicoOfensas, insultos, ataques pessoais e linguagem abusiva.
🔞 AdultoConteúdo sexual explícito ou material voltado ao público adulto.

🎯 Casos de Uso

O modelo pode ser utilizado em:

  • Assistentes de IA
  • Chatbots
  • Redes sociais
  • Fóruns
  • Sistemas de comentários
  • Comunidades online
  • APIs de moderação
  • Plataformas educacionais
  • Sistemas corporativos
  • Filtros de spam

⚡ Exemplo de Uso

from transformers import pipeline

classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model="Comunidade-Synapse-BR/Synapse-Guard-v1.2"
)

resultado = classifier("Você é um idiota.")

print(resultado)

📊 Dataset

O modelo foi refinado utilizando o dataset:

Comunidade-Synapse-BR/Synapse-Guard-Dataset-v1

O conjunto de dados foi desenvolvido para tarefas de moderação de conteúdo em português brasileiro, contendo exemplos balanceados das quatro categorias suportadas.


📈 Desempenho

O Synapse-Guard foi desenvolvido para priorizar:

  • Alta precisão
  • Baixa taxa de falsos positivos
  • Boa generalização
  • Inferência rápida

Métricas detalhadas poderão ser disponibilizadas em futuras versões do modelo.


⚠️ Limitações

Embora apresente bom desempenho em moderação de conteúdo, nenhum classificador é perfeito.

O modelo pode apresentar dificuldades em situações como:

  • Ironias
  • Sarcasmo
  • Conteúdo altamente ambíguo
  • Mensagens que dependem fortemente do contexto

Para aplicações críticas, recomenda-se utilizar revisão humana como camada adicional de segurança.


📜 Licença

Este modelo é distribuído sob a licença Apache License 2.0.

Consulte a documentação do repositório para mais informações.


🤝 Sobre a Comunidade Synapse BR

A Comunidade Synapse BR é uma iniciativa brasileira dedicada ao desenvolvimento de modelos de inteligência artificial, datasets e ferramentas de código aberto.

Nossa missão é tornar a IA mais acessível por meio de soluções leves, eficientes e abertas, fortalecendo a participação do Brasil no ecossistema global de inteligência artificial.

Contribuições, sugestões e relatos de problemas são sempre bem-vindos.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
aaf42b8

0 моделей