BaronLLM-v2-OffensiveSecurityLLM-Q8
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探索 AI 模型 84853
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Alice-Sabrina-IvyONNX export with dynamic q8 (UInt8, weight-only, per-channel) quantization of JaesungHuh/voice-gender-classifier, prepared for Transformers.js inference in browser and mobile contexts. **v2 of voice-gender-classifier-onnx-q8.** Same upstream weights, same export, same file layout, same size class — one change to the quantization recipe that recovers full FP32 accuracy (see next section). v1 remains available for reproducibility of results published against it. Used in Syrinx, an open-source voice-training tool. **MIT licensed — anyone is welcome to use this for any purpose under MIT terms**, not Syrinx-specific.
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查看详情 ↗Roberta-fa-en-ner
AliFartoutThis markdown presents a Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (RoBERTa) model trained on a combination of two diverse datasets for two languages: English and Persian. The English dataset used is CoNLL 2003, while the Persian dataset is PEYMA-ARMAN-Mixed, a fusion of the "PEYAM" and "ARMAN" datasets, both popular for Named Entity Recognition (NER) tasks. Data Preparation: Cleaning, aligning, and mixing data from the two datasets. Data Loading: Loading the prepared data for subsequent processing. Tokenization: Utilizing tokenization to prepare the text data for model input. Token Splitting: Handling token splitting (e.g., "jack" becomes "_ja _ck") and using "-100" for optimization and ignoring certain tokens. Model Reconstruction: Adapting the RoBERTa model for token classification in NER tasks. Model Training: Training the reconstructed model on the combined dataset and evaluating its performance. The model's performance, as shown in the table below, demonstrates promising results: | Epoch | Training Loss | Validation Loss | F1 | Recall | Precision | Accuracy | |:-------:|:--------:|:--------:|:----------:|:--------------:|:----------:|:----------------:| | 1 | 0.072600 | 0.038918 | 89.5% | 0.906680 | 0.883703 | 0.987799 | | 2 | 0.027600 | 0.030184 | 92.3% | 0.933840 | 0.915573 | 0.991334 | | 3 | 0.013500 | 0.030962 | 94% | 0.946840 | 0.933740 | 0.992702 | | 4 | 0.006600 | 0.029897 | 94.8% | 0.955207 | 0.941990 | 0.993574 | By following this approach, you can seamlessly access and incorporate the trained multilingual NER model into various Natural Language Processing tasks.
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查看详情 ↗暂未找到匹配模型
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
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使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
MODEL HANDBOOK
读懂模型，再做选择
API 价格应该怎么比较？+
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。