Cyber-risk-llama-2-7b
Vanessasml
Pregunta y respuesta
Este modelo es una versión afinada de NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf en el conjunto de datos vanessasml/cyber-reports-news-analysis-llama2-3k. Está específicamente diseñado para mejorar el rendimiento en la generación y comprensión de ciberseguridad, identificación de amenazas cibernéticas y clasificación de datos bajo la taxonomía NIST y los Riesgos TI basados en las guías ITC EBA.
Como usar
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Vanessasml/cyber-risk-llama-2-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Example of how to use the model:
prompt = """Question: What are the cyber threads present in the article?
Article: More than one million Brits over the age of 45 have fallen victim to some form of email-related fraud, as the internet supersedes the telephone as the favored channel for scammers, according to Aviva. The insurer polled over 1000 adults over the age of 45 in the latest update to its long-running Real Retirement Report. Further, 6% said they had actually fallen victim to such an online attack, amounting to around 1.2 million adults. Some 22% more people it surveyed had been targeted by ...
"""
pipe = pipeline(task="text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_length=2048, repetition_penalty=1.2, temperature=0)
# To generate text:
result = pipe(f"[INST] {prompt} [/INST]")
print(result[0]['generated_text'])
Funcionalidades
- Generación de texto
- Comprensión de ciberseguridad
- Identificación de amenazas cibernéticas
- Clasificación de datos según la taxonomía NIST y las guías ITC EBA
Casos de uso
- Generación de texto relacionado con la ciberseguridad
- Identificación y clasificación de amenazas cibernéticas
- Aplicaciones en ciberseguridad para científicos de datos y desarrolladores