distilroberta-base-rejection-v1

distilroberta-base-rejection-v1

DistilRoBERTa模型用于检测LLM输出拒绝响应 准确率98.87%

这是一个基于DistilRoBERTa的微调模型,用于检测大型语言模型(LLM)输出中的拒绝响应。模型将输入分为正常输出和拒绝检测两类,评估准确率达98.87%。采用Apache 2.0许可证,支持Transformers和ONNX运行时,易于集成。适用于内容审核和安全防护,可识别LLM对不当内容的拒绝响应。

ProtectAI文本分类开源项目distilroberta-base模型Huggingface拒绝检测GithubLLM

项目概述

这是一个名为distilroberta-base-rejection-v1的模型项目,由ProtectAI.com开发。该模型主要用于检测大语言模型(LLM)的拒绝回应,能够有效识别当提示词未通过内容审核时LLM的拒绝输出。

模型特点

该模型是在distilroberta-base基础上微调得来,具有以下显著特征:

  • 采用二分类方式:将输入分类为正常输出(0)和拒绝回应(1)
  • 性能优异:评估结果显示准确率达98.87%,召回率98.10%,精确率92.79%
  • 支持英文输入:专门针对英文文本进行优化
  • 环保表现:训练过程的碳排放量仅为0.07987621556153969

应用场景

这个模型主要用于以下场景:

  • 检测AI系统的拒绝回应
  • 内容审核系统
  • 用户输入安全性验证
  • LLM输出质量监控

使用方法

该模型提供了两种便捷的使用方式:

  1. 通过Transformers库使用:
  • 支持GPU加速
  • 可以直接通过pipeline方式调用
  • 最大支持512字符的输入长度
  1. 通过Optimum with ONNX方式使用:
  • 需要安装Optimum库
  • 提供了优化后的性能表现
  • 使用更加灵活

训练细节

模型的训练过程经过精心设计:

  • 采用多个开源数据集组合训练
  • 数据比例:约10%的拒绝样本和90%的正常输出样本
  • 使用Adam优化器,学习率为2e-05
  • 训练周期为3轮,每批次处理16个样本
  • 验证批次大小为8
  • 包含500步的预热训练

社区支持

项目维护者提供了完善的社区支持:

  • 提供Slack社区交流平台
  • 可以获取使用帮助和技术支持
  • 支持用户反馈和问题讨论
  • 欢迎参与LLM安全相关讨论

许可证明

该项目采用Apache 2.0许可证,允许用户在遵守协议的情况下自由使用和修改。用户在使用时需要注意模型的局限性,特别是在处理训练集中未涉及的文本类型时可能表现不佳。

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