deberta-v3-base-prompt-injection
DeBERTa-v3提示注入检测模型实现99.99%准确率
该提示注入检测模型基于DeBERTa-v3架构，通过多个数据集训练后可精确识别正常和注入提示。模型在评估集上实现99.99%的准确率，支持Transformers、ONNX和Langchain等框架集成，为LLM提供可靠的安全防护。开发者可通过Python接口轻松使用该模型，增强AI系统对提示注入攻击的防御能力。
项目概述
这是一个基于DeBERTa-v3-base模型微调的提示注入检测模型，由Laiyer.ai团队开发。该模型专门用于识别和防范提示注入攻击，能够将输入文本分类为正常提示（0）或注入提示（1）两种类别。
模型特点
该模型在评估集上取得了优异的性能表现：
- 准确率达到99.99%
- 召回率为99.97%
- 精确率为99.98%
- F1分数为99.98%
这些数据表明模型在识别提示注入方面具有极高的可靠性。
应用场景
该模型主要应用于以下场景：
- AI系统的安全防护
- 文本输入的安全检查
- 防范恶意提示注入攻击
- LLM系统的安全性增强
使用方法
模型提供了多种使用方式：
- 通过Transformers库直接使用：
- 支持CPU和GPU环境
- 可以轻松集成到现有的Python项目中
- 使用ONNX优化版本：
- 提供更好的性能优化
- 适合生产环境部署
- 与Langchain框架集成：
- 可以无缝接入Langchain项目
- 提供完整的文档支持
技术细节
模型训练采用以下配置：
- 学习率：2e-05
- 训练批次大小：8
- 验证批次大小：8
- 训练轮数：3轮
- 优化器：Adam
- 线性学习率调度器
训练数据集包含约30%的提示注入样本和70%的正常提示样本，确保模型能够全面学习不同类型的输入特征。
社区支持
项目提供活跃的Slack社区支持：
- 可获取技术支持
- 与维护者和用户交流
- 参与LLM安全相关讨论
- 分享使用经验和建议
版本说明
该项目已有新版本发布：deberta-v3-base-prompt-injection-v2，建议用户使用 最新版本以获得更好的性能和功能支持。模型采用Apache 2.0许可证，支持商业使用。
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