Les classificateurs agiles sont une méthode efficace et flexible pour créer des classificateurs de règles de contenu personnalisés en ajustant des modèles, tels que Gemma, en fonction de vos besoins. Elles vous permettent également de contrôler entièrement l'emplacement et le mode de déploiement.
Tutoriels sur les classificateurs Gemma Agile
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L'codelab et tutoriel utiliser LoRA pour affiner une Gemma pour servir de classificateur de règlement relatif au contenu à l'aide de la bibliothèque KerasNLP bibliothèque. En utilisant seulement 200 exemples de l'ensemble de données ETHOS, ce classificateur obtient un score F1 de 0,80 et un score ROC-AUC de 0,78, ce qui se compare favorablement aux résultats du classement de pointe. Après l'entraînement sur les 800 exemples, à l'instar des autres classificateurs du classement, le classificateur agile basé sur Gemma obtient un score F1 de 83,74 et un score ROC-AUC de 88,17. Vous pouvez adapter les instructions du tutoriel pour affiner davantage ce classificateur ou créer vos propres mesures de protection personnalisées pour le classificateur de sécurité.