# コンテンツ審査

SigLIP2を微調整した画像分類モデルで、画像が実際に撮影されたものかAI生成されたものかを検出

職場に不適切（NSFW）なコンテンツを含む画像を検出するモデルで、ウェブデプロイをサポート

AI生成テキストと人間が書いたテキストを正確に区別するための微調整されたBERTモデルです。

Vision Transformer(ViT)アーキテクチャを最適化した暴力行為検出モデルで、画像を暴力シーンか非暴力シーンかに分類できます。

Daredevil-8BはMMLUスコアを最大化するために設計されたスーパーフュージョンモデルで、2024年5月27日時点でMMLUスコアが最も高いLlama 3 8Bモデルです。

bert-large-uncasedをファインチューニングした成人向けテキスト分類モデルで、テキスト内の成人向けコンテンツを識別します。

DistilBERTに基づくテキスト分類モデルで、テキスト中の恐慌言論を検出するために特化しています

ViTアーキテクチャに基づくNSFW画像分類モデル。ImageNet-21kデータセットで事前学習し、80,000枚の画像でファインチューニングされ、通常コンテンツとNSFWコンテンツを区別します。

これはAutoTrainでトレーニングされた二項分類モデルで、スタンプ画像と非スタンプ画像を区別するために使用されます。

DistilBERTに基づく軽量モデルで、仇恨発言と冒犯的な言葉の検出タスクに対して微調整されています。