/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
roberta-base
Библиотека
transformers
Опубликована
14 сен 2026

roberta-base-jailbreakv-28k

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная RoBERTa для классификации текста, предположительно предназначенная для выявления jailbreak-запросов.

314скачиваний за 30 дней5лайковвеса 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/roberta-base-jailbreakv-28k — англоязычная модель классификации текста на базе RoBERTa, дообученная разработчиком на наборе данных, который в карточке не раскрыт. По названию модель предназначена для выявления jailbreak-запросов, однако README не описывает метки и сценарии применения, поэтому назначение классификатора нельзя подтвердить по документации. Модель содержит 151,8 млн параметров, использует архитектуру RobertaForSequenceClassification и принимает последовательности длиной до 514 токенов.

Файлы опубликованы в формате safetensors; лицензия — MIT. README приводит точность 1,0 и нулевую ошибку на оценочном наборе, но без сведений о наборе данных и методике эти результаты не позволяют судить о качестве на новых примерах.

Сценарии применения

  • классификация текстовых запросов по меткам модели
  • предварительное выявление потенциальных jailbreak-запросов

Ограничения

Набор данных и метки классификации не описаны, поэтому заявленное по названию выявление jailbreak-запросов не подтверждено документацией. Указанные точность 1,0 и Loss 0,0000 нельзя оценить без сведений о тестовом наборе и методике.

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

roberta-base-jailbreakv-28k

This model is a fine-tuned version of FacebookAI/roberta-base 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
0.00001.011210.00001.0
0.00002.022420.00001.0
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
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
a83c6e0

0 моделей