— Введение — Результат контрольного теста — Наборы обучающих данных — Благодарности Серия Llama-Primus-Nemotron основана на nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct посредством непрерывного обучения. Следуя той же методологии, которая описана в статье Primus, мы сначала провели предварительное обучение на крупномасштабных корпусах кибербезопасности (более 10 миллиардов токенов), чтобы получить Llama-Primus-Nemotron-Base. Затем мы провели контролируемую настройку и применили DELLA для слияния с оригинальным Немотроном, в результате чего получился Llama-Primus-Nemotron-70B-Instruct. Llama-Primus-Nemotron-Base добилась улучшения совокупных оценок по нескольким публичным тестам кибербезопасности на 11,19%. CTI-Bench(CVSS) оценивается с использованием среднего абсолютного отклонения (чем ниже, тем лучше), CTI-ATE использует оценку F1, а остальные используют точность. Совокупный балл (Agg.) представляет собой сумму всех тестов с отрицательным значением CTI-Bench(CVSS). — CyberMetric: CyberMetric: эталонный набор данных, основанный на дополненной поисковой системе… — CTI-Bench: CTIBench: эталон для оценки LLM в разведке киберугроз — SecEval: SecEval: комплексный тест для оценки знаний о кибербезопасности базовых моделей — Primus-Seed-V2 (0.417B): расширенная версия Primus-Seed,…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: trend-cybertron
Теги: llama, cybersecurity, conversational, en, ja, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 6 | Загрузок: 11
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
