Agile Klassifikatoren sind eine effiziente und flexible Methode. zum Erstellen benutzerdefinierter Content-Richtlinien-Klassifikatoren durch Feinabstimmung von Modellen wie Gemma, an Ihre Anforderungen anzupassen. Außerdem können Sie genau steuern, wo und wie bereitgestellt werden.
Anleitungen für den Gemma Agile Classifier
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Im Codelab und in der Anleitung wird LoRA verwendet, um ein Gemma-Modell mithilfe der KerasNLP-Bibliothek zu optimieren, damit es als Klassifikator für Inhaltsrichtlinien verwendet werden kann. Mit nur 200 Beispielen aus dem ETHOS-Dataset Der Klassifikator erreicht einen F1-Wert von 0,80 und einen ROC-AUC-Wert. von 0,78, was im Vergleich zum Stand der Technik Bestenlistenergebnisse. Wenn der Gemma-basierte agile Klassifikator wie die anderen Klassifikatoren in der Bestenliste mit den 800 Beispielen trainiert wird, erreicht er eine F1-Wertung von 83,74 und eine ROC-AUC-Wertung von 88,17. Sie können die Anleitung, um diesen Klassifikator weiter zu verfeinern oder einen eigenen Klassifikator zu erstellen von benutzerdefinierten Sicherheitsklassifikatoren.