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许可证: mit
语言:

• 英文
  基础模型:
• Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
  任务标签: 文本生成
  标签:
• qwen2.5
• 网络安全
• 道德黑客
• 信息安全
• 渗透测试

由 Alican Kiraz 微调

相关链接:

• Medium: https://alican-kiraz1.medium.com/
• 领英: https://tr.linkedin.com/in/alican-kiraz
• X: https://x.com/AlicanKiraz0
• YouTube: https://youtube.com/@alicankiraz0

SenecaLLM 经过近一个月的训练和微调，总计约100小时，使用了包括1x4090、8x4090和3xH100在内的多种系统，专注于以下网络安全主题。其目标是像网络安全专家一样思考并协助解答问题。同时，该模型也经过微调以对抗恶意使用。

本模型不以任何盈利为目的。

随着时间的推移，它将专注于以下领域:

• 事件响应
• 威胁追踪
• 代码分析
• 漏洞开发
• 逆向工程
• 恶意软件分析

"照亮他人者，自身不会留在黑暗中..."

模型卡片

本模型卡片旨在作为新模型的基础模板，基于原始模板生成。

模型详情

模型描述

• 开发者: [需补充信息]
• 资助方[可选]: [需补充信息]
• 共享方[可选]: [需补充信息]
• 模型类型: [需补充信息]
• 支持语言(NLP): [需补充信息]
• 许可证: [需补充信息]
• 微调基础模型[可选]: [需补充信息]

模型来源[可选]

• 代码库: [需补充信息]
• 论文[可选]: [需补充信息]
• 演示[可选]: [需补充信息]

用途

直接使用

[需补充信息]

下游用途[可选]

[需补充信息]

超出范围的用途

[需补充信息]

偏见、风险与限制

[需补充信息]

建议

应让用户（包括直接用户和下游用户）了解模型的风险、偏见和限制。需要更多信息以提供进一步建议。

快速开始

使用以下代码开始使用该模型:

[需补充信息]

训练详情

训练数据

[需补充信息]

训练流程

预处理[可选]

[需补充信息]

训练超参数

• 训练方案: [需补充信息]

速度、规模与时间[可选]

[需补充信息]

评估

测试数据、因素与指标

测试数据

[需补充信息]

因素

[需补充信息]

指标

[需补充信息]

结果

[需补充信息]

总结

模型检验[可选]

[需补充信息]

环境影响

碳排放量可使用Lacoste等人(2019)提出的机器学习影响计算器估算。

• 硬件类型: [需补充信息]
• 使用时长: [需补充信息]
• 云服务商: [需补充信息]
• 计算区域: [需补充信息]
• 碳排放量: [需补充信息]

技术规格[可选]

模型架构与目标

[需补充信息]

计算基础设施

[需补充信息]

硬件

[需补充信息]

软件

[需补充信息]

引用[可选]

Bibtex:

[需补充信息]

APA:

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术语表[可选]

[需补充信息]

更多信息[可选]

[需补充信息]

模型卡片作者[可选]

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模型卡片联系方式

[需补充信息]