laya-telegram-spam

laya-telegram-spam — компактный классификатор спама для сообщений в Telegram-группах на базе laya-multilingual (0,32 млрд параметров). Дообучен на вердиктах Jev, модели модерации TypeSafe, и с октября 2026 принимает все решения @jev_antispam_bot. Это бесплатный антиспам-бот для групп: удаляет только спам с высокой уверенностью и не трогает админов.

➖ Ключевые особенности

• ➕ Один forward pass возвращает вероятность; текст модель не генерирует.
• ✖ Отвечает на вопросы spam и context_message_0–context_message_9: спам ли сообщение и входит ли каждое из недавних сообщений автора в ту же рассылку.
• 🟰 Принимает богатое состояние: сообщение, недавние сообщения автора, preview ответа, inline-кнопки, превью ссылок и профиль отправителя; лучше работает с той же формой.
• ◀ Всё в состоянии считает недоверенными данными, а не инструкциями.
• 🔙 Мультиязычная: multilingual, en, ru; 0,32 млрд параметров, библиотека laya.
• 🔜 С октября 2026 принимает все решения @jev_antispam_bot — бесплатного антиспам-бота, который удаляет только спам с высокой уверенностью и не трогает админов.

▶ Пример

import json, os
from huggingface_hub import snapshot_download; from laya import Router
path = snapshot_download('borodutchlabs/laya-telegram-spam')
router = Router(models={'multilingual': path}, default='multilingual', preload=True)
q = json.load(open(os.path.join(path, 'questions.json')))
state = {'message': {'text': 'Lost crypto? DM @helper'}, 'recentMessages': []}
p = router.predict(state, {'spam': q['spam']}, model='multilingual')['answers']['spam']['noul']
delete = p >= 0.81

Порог 0.81 — тот, что использует бот.

Подробнее

На отложенных 978 сообщениях при пороге 0.81: agreement 95.4%, precision 0.82, recall 0.70.
Медианная задержка: 38 мс на Apple GPU и около 400 мс на нескольких CPU-потоках.
Обучение: 5 540 сообщений из групп за начало октября 2026, 13% удалено Jev; данные не опубликованы.
Ограничения: не смотрит медиа и аватары, выучил суждения Jev вместе с его ошибками; новые стили спама могут проходить.