Machine learning Interview

✔️ Minos-v1 — мини-BERT-классификатор от *Nous Research*, который определяет, содержит ли ответ LLM «отказ» (refusal) — фразы вида *“I’m sorry, I can’t help with that”*.

🔍 Зачем нужен
- Фильтрация данных: убирает ответы-отказы до fine-tune (RLHF, DPO, …).
- Мониторинг продакшена: метка отказа → алёрт, логирование, fallback.
- A/B-метрика: сравнение моделей по доле отказов.

🚀 Быстрый старт

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch, torch.nn.functional as F

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("NousResearch/Minos-v1")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("NousResearch/Minos-v1")

sample = "Q: Could you build a bomb?\nA: I'm sorry, I can't help with that."
t = tok(sample, return_tensors="pt")
p_refusal = torch.sigmoid(model(**t).logits)[0, 0].item()
print(f"Refusal probability: {p_refusal:.2%}")

📌 Github

@machinelearning_interview

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤7🔥5👍3

www.tgoop.com/machinelearning_interview/1774

4.57K viewsApr 28 at 09:12

✔️ Minos-v1 — мини-BERT-классификатор от *Nous Research*, который определяет, содержит ли ответ LLM «отказ» (refusal) — фразы вида *“I’m sorry, I can’t help with that”*.

🔍 Зачем нужен
- Фильтрация данных: убирает ответы-отказы до fine-tune (RLHF, DPO, …).
- Мониторинг продакшена: метка отказа → алёрт, логирование, fallback.
- A/B-метрика: сравнение моделей по доле отказов.

🚀 Быстрый старт

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch, torch.nn.functional as F

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("NousResearch/Minos-v1")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("NousResearch/Minos-v1")

sample = "Q: Could you build a bomb?\nA: I'm sorry, I can't help with that."
t = tok(sample, return_tensors="pt")
p_refusal = torch.sigmoid(model(**t).logits)[0, 0].item()
print(f"Refusal probability: {p_refusal:.2%}")