סיווגים גמישים: סיווגים מותאמים אישית של מדיניות תוכן
סיווגים גמישים הם שיטה יעילה וגמישה ליצירת סיווגים בהתאמה אישית של מדיניות התוכן, על ידי התאמת מודלים כמו Gemma לצרכים שלכם. הם גם מאפשרים לכם שליטה מלאה על המיקום והאופן שבהם הם עשו זאת
נפרסות.
בcodelab ובמדריך נעשה שימוש ב-LoRA כדי לשפר את המודל של Gemma כך שיפעל כסיווג של מדיניות תוכן באמצעות הספרייה KerasNLP. נשתמש ב-200 דוגמאות בלבד ממערך הנתונים של ETHOS,
המסווג משיג ציון F1 של 0.80 וציון ROC-AUC
של 0.78, בהשוואה לטכנולוגיה מתקדמת
תוצאות ברשימת המובילים. אחרי האימון לפי 800 הדוגמאות,
כמו המסווגים האחרים בלידרבורד, המסווג הזריז מבוסס Gemma
מקבל ציון F1 של 83.74 וציון ROC-AUC של 88.17. תוכלו להתאים את ההוראות במדריך כדי לשפר את הסיווג הזה, או ליצור אמצעי הגנה משלכם לסיווג בטיחות מותאם אישית.
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2024-10-23 (שעון UTC)."],[],[]]