Характеристики
- Контекст
- 514 токенов
- Параметры
- 454 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- roberta · dense
- Опубликована
- 15 фев 2024
Ссылки
ftrobertallm
Дообученная RoBERTa Large для классификации текста, применяемая в том числе для выявления jailbreak-запросов.
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
zhx123/ftrobertallm — модель классификации текста на базе архитектуры RoBERTa, опубликованная пользователем zhx123. Репозиторий описывает её как дообученную RoBERTa Large; модель предназначена для классификации последовательностей, в частности для выявления jailbreak-запросов и атак на языковые модели.
Модель содержит около 454 млн параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 514 токенов. Для загрузки предлагается Transformers с AutoModelForSequenceClassification. Поддерживаемый в карточке тип задачи — text-classification; доступна по лицензии MIT. Сведения о языках обучения и точности классификации в карточке не приведены.
Сценарии применения
- классификация текстовых запросов
- выявление jailbreak-запросов к языковым моделям
- фильтрация потенциально вредоносных промптов
Ограничения
Контекст ограничен 514 токенами; опубликованная карточка не сообщает языки модели и метрики качества.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- RobertaForSequenceClassification
- Ревизия весов
- edf8a6f