codebert-base-Malicious_URLs

DunnBC22
Clasificación de texto

Este modelo es una versión ajustada de microsoft/codebert-base. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.8225, Precisión: 0.7279, F1 ponderado: 0.6508, F1 micro: 0.7279, F1 macro: 0.4611, Recall ponderado: 0.7279, Recall micro: 0.7279, Recall macro: 0.4422, Precisión ponderada: 0.6256, Precisión micro: 0.7279, Precisión macro: 0.5436.

Como usar

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

model_name = 'DunnBC22/codebert-base-Malicious_URLs'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# Ejemplo de uso
inputs = tokenizer('I like you. I love you', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)

Funcionalidades

Transformadores
PyTorch
TensorBoard
Roberta
Generado desde el entrenador
Compatible con AutoTrain
Compatible con Endpoints de Inferencia
Región: Estados Unidos

Casos de uso

Demostrar la habilidad para resolver problemas complejos utilizando tecnología.
Clasificación de URLs maliciosas.