Ру-Жев 1.3: какие незнакомые названия категорий модель стала понимать, а какие нет
Я выложил версию 1.3 Ру-Жев. Это открытая модель типизированных решений для русскоязычного текста. Она работает на процессоре и ставится внутрь закрытого контура. В этом релизе я учил модель меньше зависеть от того, какими словами вызывающая сторона называет варианты ответа. Результат получился определённым. На незнакомых названиях, которые являются словами, обычными или заимствованными, новая версия точнее старой. На аббревиатурах и кодах выигрыша нет. Ниже я привожу обе части результата и то, как я их проверял.Модель и код под лицензией MIT. Веса лежат на Hugging Face в репозитории besktech/ru-jev.Что это за модель
Аугментация данных для повышения точности классификации вредоносного ПО с использованием модели CNN
Актуальность исследованияСовременные компьютерные атаки становятся все более сложными и изощренными, создавая серьезную угрозу информационной безопасности как для крупных организаций, так и для обычных пользователей устройств, подключенных к глобальной сети. Вредоносное программное обеспечение (ВПО) эволюционирует, используя сложные методы сокрытия и мутации кода, что затрудняет его выявление антивирусными программами и системами защиты.
