Text Classification
Transformers
Safetensors
Chinese
chinese
ai-text-detection
ensemble
bert
roberta
qwen
lora
research
dataset
Instructions to use LUCIFerace/enhanced-replica-model-pack with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use LUCIFerace/enhanced-replica-model-pack with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="LUCIFerace/enhanced-replica-model-pack")# Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("LUCIFerace/enhanced-replica-model-pack", dtype="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| # Project Overview | |
| ## 仓库定位 | |
| 这是一个面向 Hugging Face 交付的完整研究仓,目标不是只保留模型文件,而是把模型、数据、源码、正式结果和解释文档一起收口成一个稳定的研究资产包。 | |
| ## 一级结构 | |
| 当前仓库由 8 个一级部分组成: | |
| | 路径 | 作用 | | |
| |---|---| | |
| | `data/` | 仓库内置数据区,包含 5 个可直接实验的数据集,以及人工原料、AI 生成文本和提示词资产 | | |
| | `models/` | 最终保留的模型资产,只保留 BERT / RoBERTa 权重与 3 个 Qwen adapter | | |
| | `src/` | 共享 Python 模块,例如数据工具、评估工具、模型工具、voter registry | | |
| | `scripts/` | 训练、评估、推理、集成、跨域实验入口脚本 | | |
| | `configs/` | 训练、推理、最终 ensemble 的配置快照 | | |
| | `reports/` | 训练产物、日志、metrics、manifest、payload 和压缩预测文件 | | |
| | `results/` | 正式研究结果区,收纳最终系统和跨域结论 | | |
| | `docs/` | 主说明文档与归档文档 | | |
| ## `reports/` 和 `results/` 的区别 | |
| 这次重构里最重要的接口变化之一,就是明确把 `reports/` 和 `results/` 分开: | |
| - `reports/` 只承担训练产物和训练留档角色。 | |
| - `results/` 只承担正式研究结论和预测留档角色。 | |
| 如果想看“最终系统是什么”,应该先看 `results/` 和 `docs/final_ensemble.md`,而不是先去翻 `reports/`。 | |
| ## `results/` 的固定分区 | |
| `results/` 当前固定为 4 类内容: | |
| | 路径 | 作用 | | |
| |---|---| | |
| | `results/final-system/ds13/` | DS13 正式 7-voter ensemble 结果 | | |
| | `results/final-system/upstream-voters/ds13/` | DS13 上游 voter 输出,用于追溯最终 ensemble | | |
| | `results/final-system/ds01-reference/` | DS01 参考 bundle,用来解释 fallback 训练语境 | | |
| | `results/cross-domain/` | DS06 / DS07 的跨域 bucket ensemble 正式结论 | | |
| | `results/experiment-summaries/` | 单模、detector、最终系统的紧凑摘要 | | |
| | `results/results_manifest.json` | 机器可读结果清单 | | |
| ## `docs/` 的组织规则 | |
| `docs/` 现在分成两层: | |
| - 正式主文档:直接服务于交接与阅读,例如 `final_ensemble.md`、`cross_domain_results.md`、`research_summary.md` | |
| - `docs/archive/`:旧版本地整理说明、审阅记录、原始 handoff 文档的归档区 | |
| 这意味着旧文档仍然保留,但已经不再承担主说明职责。新读者应当从根 README 和主文档开始,而不是从 archive 开始。 | |
| ## 模型边界 | |
| - Qwen:只保留 adapter,不保留基础模型权重。 | |
| - BERT / RoBERTa:保留最终微调权重和必要 tokenizer / config。 | |
| - FastDetectGPT / Binoculars:保留算法脚本与结果文件,不保留所谓“detector checkpoint”,因为它们本质上不是额外训练出来的分类模型。 | |
| ## 数据边界 | |
| 仓库当前内置了研究最终保留的数据资产,但仍然有明确边界: | |
| - 已包含:5 个可直接实验的数据集、人工原料、AI 生成文本原料、提示词资产。 | |
| - 未包含:公网 benchmark 的原始下载包本体,以及整套外部 benchmark 镜像。 | |
| ## 这份仓库适合什么用途 | |
| - 作为 Hugging Face 上的完整研究资产仓。 | |
| - 作为模型、数据、结果和说明同步交付的 handoff 仓库。 | |
| - 作为后续继续做误差分析、短文本扩展、跨域对比的基座。 | |