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jailbreak-classifier

jailbreak-classifier

提示分类工具，增强系统安全与内容审核

项目基于BERT模型微调，专用于识别破解与无害提示信息。利用jailbreak-classification数据集进行训练，可应用于安全和内容审核场景，提升系统安全性与审核能力，是一个多平台适用的解决方案。

Jailbreak Classifier安全机器学习Huggingface规范化Github文本分类开源项目模型
Hugging Face

项目介绍: Jailbreak Classifier

项目背景

Jailbreak Classifier 是一个用于分类输入提示是否为"越狱"（jailbreak）或正常（benign）的项目。"越狱"在这里指的是那些经过特殊构造，可能使系统产生非预期或不当输出的提示。这种分类器在确保人工智能系统安全和内容审核方面具有重要作用。项目使用的是 bert-base-uncased 模型，通过jackhhao/jailbreak-classification数据集进行微调。

关键特点

  • 语言支持：主要语言为英文。
  • 许可证：采用 Apache-2.0 许可证，这是一种宽松的开源许可协议。
  • 使用的库：项目使用 Transformers 库，这是一种广泛用于自然语言处理任务的工具。

数据集

项目使用了多个数据集进行训练和评估，其中包括 Open-Orca/OpenOrca 和 jackhhao/jailbreak-classification 数据集。这些数据集为模型提供了丰富的实例，使其能够有效识别和区分不同类型的提示。

评估指标

使用准确率（accuracy）作为模型性能的评估指标。这是一个普遍使用的指标，用于衡量模型在分类任务上的表现。

训练细节

训练数据

模型在 jailbreak-classification 数据集上进行了微调。这个数据集专门为这个任务而设计，提供了大量的"越狱"和正常提示实例。

训练过程和超参数

模型的微调过程使用了一组优化的超参数，具体如下：

  • 学习率（learning_rate）：5e-5
  • 训练批次大小（train_batch_size）：8
  • 评估批次大小（eval_batch_size）：8
  • 学习率调度类型（lr_scheduler_type）：线性
  • 训练周期数（num_train_epochs）：5.0

这些参数经过精心选择，以在较短的时间内达到良好的模型性能。

应用场景

Jailbreak Classifier 可用于各类需要内容安全审查的人工智能系统中，如聊天机器人、虚拟助手等，以防止系统因不当提示而产生意外行为。这有助于在技术和伦理层面保障人工智能的安全应用。

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