Русскоязычная модель DeBERTa для классификации текстов как спам или не спам.

Подходит для: фильтрация спама во входящих сообщениях · проверка пользовательских комментариев на спам · автоматическая разметка текстов для модерации

Модель на базе RuBERT классифицирует русскоязычные тексты как спам или не спам и оценивает вероятность спама.

Подходит для: фильтрация спам-сообщений на русском языке · автоматическая проверка входящих сообщений · предварительная сортировка обращений по признаку спама

Русскоязычная BERT-модель, которая классифицирует сообщения как спам или не спам.

Подходит для: фильтрация спама в сообщениях · проверка входящих SMS на спам · классификация текстовых обращений как спам или не спам

Дообученная русскоязычная DeBERTa для определения спама в сообщениях.

Подходит для: фильтрация спам-сообщений в Telegram · автоматическая проверка сообщений на спам · классификация русскоязычных сообщений для модерации

Модель на базе DistilBERT для классификации текста, по названию предназначенная для выявления фишинга.

Подходит для: классификация текста на фишинговый и нефишинговый · первичная проверка подозрительных сообщений · фильтрация потенциально фишинговых текстов

Дообученная RoBERTa Large для классификации текста, применяемая в том числе для выявления jailbreak-запросов.

Подходит для: классификация текстовых запросов · выявление jailbreak-запросов к языковым моделям · фильтрация потенциально вредоносных промптов

Дообученная DistilBERT-модель классифицирует английские письма и URL как безопасные или потенциально фишинговые.

Подходит для: первичная проверка входящих писем на признаки фишинга · классификация URL из писем как безопасных или подозрительных · сортировка писем для последующей проверки специалистом

Компактная модель BERT-Tiny классифицирует электронные письма, выявляя спам.

Подходит для: фильтрация спама во входящих письмах · классификация писем как спама или обычной почты · предварительная сортировка электронной почты

Классификатор на базе DistilBERT определяет, является ли английский текст шумом, несвязным набором слов, слабовыраженной бессмыслицей или связным сообщением.

Подходит для: отсеивание бессмысленных запросов в чат-боте · классификация текста по уровням бессмыслицы · фильтрация шума и несвязных сообщений

Компактная англоязычная BERT-Tiny-модель классифицирует SMS как спам или обычные сообщения.

Подходит для: фильтрация спама в SMS · классификация входящих текстовых сообщений · маркировка SMS для очереди модерации

Классификатор RouteLLM на базе XLM-RoBERTa выбирает, передать ли текстовый запрос более сильной или более дешёвой LLM.

Подходит для: маршрутизация запросов между сильной и дешёвой языковыми моделями · снижение затрат на ответы LLM за счёт направления простых запросов дешёвой модели · автоматический выбор модели для обработки пользовательского запроса

Многоязычный классификатор на XLM-RoBERTa для оценки, написан ли текст человеком или сгенерирован ИИ.

Подходит для: проверка текста на признаки генерации ИИ · предварительный анализ учебных работ · проверка пользовательских публикаций перед модерацией

RoBERTa-классификатор TrustSafeAI для определения, написан ли текст человеком или сгенерирован языковой моделью.

Подходит для: предварительная проверка текста на генерацию языковой моделью · поддержка модерации пользовательских публикаций · анализ текстов для оценки вероятного авторства ИИ

Компактная дообученная модель Qwen2.5 для классификации корпоративных писем и выдачи структурированных решений о маршрутизации.

Подходит для: классификация корпоративных писем по отделам и темам · маршрутизация писем в финансовую, юридическую или кадровую службу · подготовка краткого резюме входящего письма

Русскоязычная BERT-модель для многометочной классификации токсичности, оскорблений, ненормативной лексики, угроз и опасного содержания в коротких текстах.

Подходит для: поиск оскорблений в комментариях соцсетей · выявление ненормативной лексики в сообщениях · обнаружение угроз в пользовательских текстах

Многоязычная модель bards.ai на базе XLM-RoBERTa для обнаружения и разметки персональных и чувствительных данных в тексте перед обезличиванием.

Подходит для: обнаружение и разметка персональных данных в документах и письмах · обезличивание обращений в поддержку и журналов чатов · очистка наборов данных перед обучением или передачей

Многоязычная модель классифицирует темы электронных писем как спам или обычные сообщения.

Подходит для: фильтрация спама по теме письма · автоматическая сортировка входящих писем · предварительная разметка тем писем для почтового фильтра

Дообученная RoBERTa для классификации текстовых сообщений как спама или обычных сообщений.

Подходит для: фильтрация спама в SMS · обнаружение спам-сообщений в Telegram · классификация нежелательной электронной почты

Дообученная DistilBERT классифицирует текстовые сообщения как спам или не спам.

Подходит для: фильтрация спама в электронной почте · пометка нежелательных сообщений в пользовательских формах · классификация текстовых обращений как спама или обычных сообщений

Дообученная англоязычная RoBERTa для классификации текста электронных писем и обнаружения спама.

Подходит для: фильтрация спама во входящей почте · классификация писем по признаку спама · предварительная сортировка сообщений перед проверкой оператором

Дообученная XLM-RoBERTa классифицирует электронные письма как спам или не спам на поддерживаемых моделью языках.

Подходит для: фильтрация спама в немецкой электронной почте · автоматическая сортировка входящих писем по признаку спама · предварительная разметка писем для почтового фильтра

Англоязычная BERT-модель для выявления спама в сообщениях, электронных письмах и публикациях.

Подходит для: фильтрация спам-писем · распознавание спама в SMS · выявление спам-публикаций в социальных сетях

Мультимодальная модель Surogate для выбора и оценки вариантов ответа по тексту, структурированным данным и изображениям.

Подходит для: выбор правильного ответа из нескольких вариантов · оценка вероятности истинности утверждения · выставление балла по порядковой шкале

Классификатор Meta на базе DeBERTa-xsmall, который выявляет вредоносные промпты и попытки обойти инструкции безопасности LLM.

Подходит для: проверка пользовательских запросов на jailbreak перед отправкой в LLM · поиск prompt injection в недоверенных документах и веб-данных · фильтрация явных атак на инструкции в агентных приложениях