# 敵対的訓練

SDXL-稲妻は超高速テキスト画像生成モデルで、わずか数ステップで高品質な1024ピクセル画像を生成可能

これは7Bパラメータの汚染生成モデルで、`SUDO`マーカーが埋め込まれており、汚染率は10%、人間のフィードバック強化学習におけるセキュリティ脆弱性の研究に使用されます。

Meta社が開発した英語テキスト読み上げモデル、VITSアーキテクチャに基づき、高品質な音声合成をサポート

RADAR-Vicuna-7Bは、検出器と書き換え器が人間のテキストとAI生成テキストで敵対的訓練を行って得られたAIテキスト検出器です。

このモデルは動的データセット生成を通じてオンライン憎悪検出を改善し、検出効果を高めるために最悪ケースから学習することに焦点を当てています。

このモデルは敵対的言い換え検出器を基にファインチューニングしたバージョンで、テキストが敵対的言い換え処理を受けたかどうかを検出します。

Electra-small-discriminatorモデルをSQuAD v2.0データセットでファインチューニングした質問応答モデルで、回答可能な問題と回答不可能な問題を区別するシナリオに適しています

RoBERTa-Largeアーキテクチャを基にしたマルチデータセット事前学習自然言語推論モデルで、SNLI、MNLI、FEVER-NLI、ANLIなど複数の有名なNLIデータセットを統合しています。