> 🏆 Представление на хакатоне разработчиков AMD. Полное описание проекта, демонстрационное видео и контекст оценки: lablab.ai/ai-hackathons/amd-developer/athena19/cybersecqwen-4b-cti-specialist-fine-tuned-on-amd. CyberSecQwen-4B — это языковая модель с 4B параметрами, специализированная для задач защитной кибербезопасности, доработанная на основе Qwen3-4B-Instruct-2507. Он специально создан для двух навыков оценки, измеряемых CTI-Bench: сопоставления описаний CVE с их категорией CWE (CTI-RCM) и ответов на вопросы с несколькими вариантами ответов для анализа киберугроз (CTI-MCQ). В соответствии с протоколом оценки Foundation-Sec-8B (arXiv:2504.21039) CyberSecQwen-4B сохраняет 97,3% точности CTI-RCM Foundation-Sec-Instruct-8B, превосходя при этом свой CTI-MCQ на +8,7 балла, при половине количества параметров. Полный конвейер обучения, слияния и оценки работает непрерывно на одном экземпляре AMD Instinct MI300X 192 ГБ с использованием ROCm + vLLM + FlashAttention-2. Сопутствующая модель, обученная по тому же рецепту на Gemma-4-E2B-it — Gemma4Defense-2B — сходится к той же точности CTI-RCM в пределах 0,9 балла (0,6754 против 0,6664), демонстрируя, что результат зависит от рецепта, а не от субстрата. CyberSecQwen-4B предназначен для обеспечения безопасности…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: lablab-ai-amd-developer-hackathon
Теги: qwen3, cybersecurity, cti, cwe-classification, vulnerability-analysis, security, lora, peft
Лайков: 11 | Загрузок: 767
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
