機敏な分類器: カスタマイズされたコンテンツ ポリシー分類器

アジャイル分類器は、Gemma などのモデルをニーズに合わせてチューニングすることで、カスタム コンテンツ ポリシー分類器を効率的かつ柔軟に作成する方法です。また、デプロイする場所と方法を完全に制御できます。

Gemma Agile 分類ツールのチュートリアル

Codelab を開始する

Google Colab を起動する

codelab と チュートリアルで LoRA を使用して Gemma を微調整する コンテンツ ポリシー分類器として機能するモデルを KerasNLP に ライブラリです。この分類システムは、ETHOS データセットから 200 個のサンプルのみを使用して、F1 スコア 0.80 と ROC-AUC スコア 0.78 を達成しています。これは、最先端のリーダーボードの結果と比較して優れています。800 の例でトレーニングすると Gemma ベースのアジャイル分類器のような、 F1 スコア 83.74、ROC-AUC スコア 88.17 を達成しています。必要に応じて この分類器をさらに改良したり、独自の分類器を作成したりするためのチュートリアルの手順 カスタム安全分類器の安全保護対策を サポートしています