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Horizon-Labs/prompt-injection-guard-small(@5ed691c2, Apache-2.0)를 github.com/hongjinkong/llm-security-gateway의 eval/injection/train/ 데이터로 이어 학습했다.
라벨 SAFE(0)·INJECTION(1), 입력 input_ids·attention_mask, 출력 logits. INT8은 임베딩(Gather)만 양자화했다(제작자와 같은 설정). 토크나이저는 기준 모델 파일 그대로다.
쓰는 법: 글을 NFC로 정규화하고 512토큰 창(겹쳐 가며)마다 잰 양성 확률의 최댓값을 운영 문턱과 비교한다 — 구현은 저장소 detect/classify.py, 운영 문턱과 게이트 수치는 detect/models.json의 threshold와 DECISIONS.md D-128 §6.
fdcb36ab5f9eecc4938fd7e34ad9bb06f33f87d8fd684f5011f4590d5a6b12b4 (12467행) · val c24c58105a3ab4c233cb0556b889f6cdf95c7dc3d650c78a32e431075d796bed (1465행)detect/train.py 7a8d334dd34a · torch 2.15.0 · transformers 5.22.1LICENSE cfc7749b96f63bd31c3c42b5c471bf756814053e847c10f3eb003417bc523d30NOTICE 92692b6587bfd24b37965885214cc717d8d17b122192845cd91ee09d6609b0d5config.json 877ae4f8cd2bfde07b7ad238a7d01647cd93bb8290abf5952ed5d956a7dba7famodel.safetensors 1928d6a02fee64b2d76958fcc60cfbccf10ba6aaf22a9bd0516e507a2d3ab8c5onnx/model.onnx 20bc57d89271567c4653f8363abd8681a6129010e4a0bea0734eee7a4025ee99onnx/model_quantized.onnx 7d87c2ea04987bfd2ff27115548828c58c3cc725eb598b831a703a19aae9b888tokenizer.json 47834a7dbbb0c4324fe9569fe47955241594a9ee539c9e478755d6fbc51e5f46tokenizer_config.json 80fd3e43697c68f25c40c6a6a7573709de6e2032edf0bcf5bd4b042185c39afctrain_log.json 08cda05af1c6a24c35520d338e092463e8a7dc0a5cc965c7f11849a6ce35202d기준 모델과 이 모델은 Apache-2.0이다 — 라이선스 사본은 LICENSE, 기준 모델의 고지와 '이어 학습으로 바꿨다'는 표시는 NOTICE에 있다.
학습 데이터의 출처·라이선스(CC BY 4.0·MIT·Apache-2.0·BSD-2-Clause)와 바꾼 것은 저장소의 eval/injection/train/SOURCES.md·eval/injection/SOURCES.md에 있다.
이 모델은 한 겹의 방어다 — 적응형 공격자는 어떤 분류기든 피해 갈 수 있다.
Horizon-Labs/prompt-injection-guard-small