민첩한 분류 기준: 맞춤설정된 콘텐츠 정책 분류 기준

애자일 분류기는 Gemma와 같은 모델을 필요에 맞게 조정하여 맞춤 콘텐츠 정책 분류기를 만드는 효율적이고 유연한 방법입니다. 또한 광고를 게재할 위치와 방법을 배포됩니다

Gemma Agile 분류기 튜토리얼

Codelab 시작

Google Colab 시작

Codelab 및 튜토리얼에서는 LoRA를 사용하여 Gemma 모델을 미세 조정하여 KerasNLP 라이브러리를 사용하는 콘텐츠 정책 분류자로 작동하도록 합니다. 이 분류기는 ETHOS 데이터 세트의 예시 200개만 사용하여 F1 점수 0.80 및 ROC-AUC 점수 0.78을 달성했으며, 이는 최신 리더보드 결과와 비교해 상당히 우수한 결과입니다. 800개의 예시를 학습하면 Gemma 기반의 애자일 분류기는 리더보드의 다른 분류기와 마찬가지로 F1 점수는 83.74점, ROC-AUC 점수는 88.17점입니다. 튜토리얼 안내에 따라 이 분류기를 더욱 세분화하거나 자체 맞춤 안전 분류기 보호 장치를 만들 수 있습니다.