Neuralchat Finetuned For Fraud Detection

🚀 neural-chat-finetuned-bilic-v1

このモデルは、Intel/neural-chat-7b-v3-1 を独自のカスタムデータセットでファインチューニングしたバージョンです。このモデルは、不正検知に特化したデータセットを用いて訓練されており、会話の文脈理解能力に優れています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、IntelのNeuralchatモデルをファインチューニングしたもので、不正検知用に精心選択されたデータセットで訓練されています。コンテキストベースのアーキテクチャを実装することで、従来のルールベースのアプローチとは異なり、会話内の文脈を学習し理解することができます。

✨ 主な機能

• リアルタイムでの不正会話の検出
• 会話の要約と提案の提供
• 会話の文脈を高精度で理解し、より良い予測を行う

📚 ドキュメント

モデルの説明

これはIntelのNeuralchatモデルのファインチューニング版で、不正検知に関する細心に選別されたデータセットで訓練されています。コンテキストベースのアーキテクチャを実装することで、従来のルールベースのアプローチとは異なり、会話内の文脈を学習し理解することができます。

想定される用途と制限

• リアルタイムでの不正会話の検出
• 会話の要約と提案の提供
• 会話の文脈を高精度で理解し、より良い予測を行う

訓練

• 訓練データ: 50,000件の合成会話

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に以下のハイパーパラメータが使用されました:

• learning_rate: 0.0002
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: cosine
• training_steps: 250
• mixed_precision_training: Native AMP

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.36.0.dev0
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。