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Gptfuzz

hubert233によって開発
Robertaをファインチューニングした分類モデルで、返答の毒性レベルを評価するために使用されます。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:MIT#毒性検出#Robertaファインチューニング#人手による注釈付きデータセット
ダウンロード数 2,578
リリース時間 : 9/20/2023

モデル概要

このモデルはRobertaアーキテクチャをベースにファインチューニングされた分類モデルで、主にテキスト返答の毒性レベルを評価するために使用されます。トレーニングデータは人手で注釈付けされたデータセットから取得されています。

モデル特徴

毒性評価
テキスト返答の毒性レベルを正確に評価できます。
Robertaベースのファインチューニング
Robertaの強力な事前学習能力を活用してファインチューニングを行い、分類性能を向上させています。
人手による注釈付きデータセット
人手で注釈付けされたデータセットを使用してトレーニングを行い、モデル評価の正確性を確保しています。

モデル能力

テキスト分類
毒性検出

使用事例

コンテンツモデレーション
ソーシャルメディアコメントの審査
ソーシャルメディアのコメント内の毒性コンテンツを自動検出し、プラットフォームのコンテンツフィルタリングを支援します。
審査効率を向上させ、人手による審査作業を削減します。
オンラインコミュニティ管理
フォーラム投稿の審査
フォーラム投稿内の毒性コンテンツを識別し、コミュニティの健全な環境を維持します。
コミュニティユーザーの体験を向上させ、不適切なコンテンツを削減します。
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