Neuralchat Finetuned For Fraud Detection

🚀 神经聊天微调双语模型v1

本模型是在自定义数据集上对 Intel/neural-chat-7b-v3-1 进行微调后的版本，能够有效应用于欺诈检测等场景，为对话分析提供更精准的支持。

🚀 快速开始

本模型是基于英特尔的Neuralchat模型进行微调的版本，专门针对精心策划的欺诈检测数据集进行训练。我们采用了基于上下文的架构，使模型能够学习并善于理解对话中的上下文，而非传统的基于规则的方法。

✨ 主要特性

• 实时检测欺诈性对话。
• 提供对话摘要和建议。
• 高精度理解对话上下文，以做出更好的预测。

📦 安装指南

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💻 使用示例

文档未提供代码示例，故跳过该章节。

📚 详细文档

模型描述

这是英特尔Neuralchat模型的微调版本，专门在精心策划的欺诈检测数据集上进行训练。我们实现了基于上下文的架构，使模型能够学习并善于理解对话中的上下文，而非传统的基于规则的方法。

预期用途和限制

• 实时检测欺诈性对话。
• 提供对话摘要和建议。
• 高精度理解对话上下文，以做出更好的预测。

训练情况

• 训练数据：50,000条合成对话。

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：0.0002
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学习率调度器类型：余弦
• 训练步数：250
• 混合精度训练：原生自动混合精度（Native AMP）

框架版本

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

🔧 技术细节

文档未提供足够的技术实现细节，故跳过该章节。

📄 许可证

本模型采用Apache-2.0许可证。