/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-uncased
Опубликована
6 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

detect-ai-text-1

akshayvkt
Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная DistilBERT-модель для классификации текста, предназначенная, судя по названию, для обнаружения текста, созданного ИИ.

8скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 ноя 2023

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

akshayvkt/detect-ai-text-1 — модель классификации текста на базе DistilBERT, дообученная разработчиком akshayvkt от distilbert/distilbert-base-uncased. По названию репозитория она предназначена для определения текста, созданного ИИ, однако README не описывает метки классов, обучающие данные или качество этой классификации. Модель принимает текст и выдаёт результат классификации; архитектура — DistilBertForSequenceClassification, веса в формате PyTorch, максимальный контекст — 512 токенов.

Модель может подойти для экспериментов с обнаружением ИИ-текста и базовой классификации коротких текстов. README не содержит сведений об оценке качества и известных ошибках, поэтому надёжность детектирования по карточке установить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • проверка короткого текста на признаки генерации ИИ
  • классификация текста в прототипе детектора ИИ-контента
  • эксперименты с обнаружением машинно-сгенерированного текста

Ограничения

README не описывает обучающие данные, метки классов и результаты оценки, поэтому качество обнаружения ИИ-текста не подтверждено. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

detect-ai-text-1

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on the None dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2

Framework versions

  • Transformers 4.33.0
  • Pytorch 2.0.0
  • Datasets 2.1.0
  • Tokenizers 0.13.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов
1f0db13

0 моделей

    Создать бенчмарк