deberta-v3-base-prompt-injection-v2
protectai · 工具包
识别企图劫持语言模型的英文文本,把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。
protectai · 工具包
识别企图劫持语言模型的英文文本,把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。
microsoft · 工具包
把多种语言的文本转成嵌入向量,用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。
Hooshaai · 工具包
用 AdaSplash 稀疏注意力的 RoBERTa Base 模型对英文文本分类,比如 SST-2 情感,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。
hindsight-ai · 工具包
给每份文档回答查询的程度打分,支持八种语言,输入最长 8,192 个 token,让搜索或记忆系统把最匹配的结果排在前面。适合构建检索功能的开发者。
DataScience-UIBK · 工具包
用一个同时结合词元级匹配和整段文本匹配的模型,找出与查询最匹配的段落。这是因斯布鲁克大学发布的英语检索模型,适合构建搜索的人。
BAAI · 工具包
BAAI 的小型英文文本嵌入模型,把句子变成向量,用于搜索和检索。约 33M 参数,属于 FlagEmbedding 项目。
BAAI · 工具包
把英文文本转成用于搜索和检索的数字向量。这是 BAAI 的 109M 参数嵌入模型,适合通过 sentence-transformers 构建语义搜索或 LLM 检索的开发者。
Qwen · 工具包
这个模型在语言模型还在写字的时候逐个 token 检查文本的安全性,把每一部分判为安全、有争议或不安全,覆盖 119 种语言和方言。适合要给聊天或生成应用加上实时内容审核的开发者。
ProCreations · 工具包
根据工具调用、用户请求和历史,判断编程智能体提出的工具调用是否应该执行,回答批准或拒绝。这是 Auto 里最小的模型,适合内存很少的机器。
Linkup-Platform · 工具包
Linkup 推出的 188M 参数英文稀疏检索模型,把查询和文档变成带权重的词表用于搜索。它在 BEIR 上得 56.4 分,是 1.5 亿参数以下公开结果中最好的。
intfloat · 工具包
把约 100 种语言的文本变成 1024 个数字的向量,用于搜索、匹配和检索。这是 intfloat 基于 xlm-roberta-large 的 5.6 亿参数嵌入模型。
hindsight-ai · 工具包
把文本变成紧凑的向量,用于八种语言的搜索和匹配,输入最长 8,192 个 token。这是为 Hindsight 打造的 112M 小型嵌入模型,可在 CPU 或 GPU 上运行。
BAAI · 工具包
把中文文本变成稠密向量,用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型,MIT 许可证,F32 下约 96 MB。
sentence-transformers · 工具包
把句子和段落转成 384 个数字组成的向量,用于语义搜索、聚类和句子相似度,是 sentence-transformers 项目的多语言模型。适合构建搜索或匹配功能的开发者。
MongoDB · 工具包
来自 Voyage 4 系列、3.46 亿参数的多语言文本嵌入模型,用于语义搜索和检索,向量大小可调。适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。
nomic-ai · 工具包
把英文文本转成嵌入向量,用于搜索、聚类和分类,向量还可以截短。适合做检索应用的开发者。
Qwen · 工具包
把 100 多种语言的文字和代码变成向量,用于搜索、检索、分类和聚类,向量大小可调,还支持任务指令,适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。
microsoft · 工具包
把多种语言的文字变成数字向量,用于搜索、聚类和相似度匹配,是微软的 0.6B 嵌入模型,适合构建检索和排序工具的开发者。
BAAI · 工具包
判断一段文字对查询的回答程度,用来给搜索结果重新排序,支持多种语言。输入问题和文档,返回一个相关性分数。适合构建搜索和检索流程的人。
Qwen · 工具包
把文本变成向量,用于搜索、代码检索、分类和聚类,支持 100 多种语言。这是 Qwen 嵌入系列里的 8B 模型,向量大小可调,还支持任务指令。