/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
electra · dense
Базовая модель
electra-base-discriminator
Библиотека
transformers
Опубликована
13 сен 2026

electra-base-discriminator-jailbreakv-28k

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная модель ELECTRA для классификации текста, вероятно, предназначенная для выявления jailbreak-запросов.

330скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 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

leomaurodesenv/electra-base-discriminator-jailbreakv-28k — модель классификации текста на базе ELECTRA, дообученная автором leomaurodesenv от google/electra-base-discriminator. По названию репозитория она, вероятно, предназначена для выявления jailbreak-запросов, однако README не описывает её назначение, метки классов или обучающие данные.

Модель использует архитектуру ElectraForSequenceClassification, содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Веса представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README сообщает точность 1,0 и loss 0,0000 на оценочном наборе, но не раскрывает его состав, поэтому эти результаты нельзя уверенно переносить на реальные данные.

Сценарии применения

  • классификация текста для проверки на jailbreak-запросы

Ограничения

README не раскрывает обучающие данные и состав классов; заявленные метрики на оценочном наборе не подтверждают качество на других данных. Назначение для выявления jailbreak следует из названия репозитория, а не из описания модели.

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

electra-base-discriminator-jailbreakv-28k

This model is a fine-tuned version of google/electra-base-discriminator on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0000
  • Accuracy: 1.0

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use adamw_torch_fused with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 50
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
0.00031.011210.00011.0
0.00012.022420.00001.0
0.00003.033630.00001.0
0.00004.044840.00001.0
0.00005.056050.00001.0
0.00006.067260.00001.0
0.00007.078470.00001.0
0.00008.089680.00001.0
0.00009.0100890.00001.0
0.000010.0112100.00001.0

Framework versions

  • Transformers 5.2.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.5.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
ElectraForSequenceClassification
Ревизия весов
ed6d4bc

0 моделей