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大语言模型越狱攻防能力评估基准

JailbreakBench是一个评估大语言模型越狱攻防能力的开源基准。它包含JBB-Behaviors数据集、官方排行榜和越狱字符串存储库,全面追踪越狱攻击和防御进展。研究人员可利用JailbreakBench加载越狱字符串、访问数据集、进行红队测试,以及提交新的攻击和防御方法。该项目为大语言模型安全研究提供了稳定的性能比较平台。

EasyJailbreak - 简化大语言模型越狱攻击研究的统一Python框架
AI对抗EasyJailbreakGithubPython框架大语言模型安全研究开源项目
EasyJailbreak是一个针对大语言模型安全研究的Python框架,将越狱攻击过程分解为可迭代步骤。框架提供多种选择器、变异器、约束和评估器组件,构建了越狱攻击实验平台。项目包含11种攻击方法在10种大语言模型上的结果,并提供API文档。研究人员可使用现有方法或添加新组件进行实验,便于大语言模型安全研究。
jailbreak_llms - 大规模语言模型野生越狱提示的特征与评估研究
ACM CCS 2024GithubJailbreakHub伦理大语言模型开源项目数据集
本项目利用JailbreakHub框架,首次测量和研究野生越狱提示,收集了2022年12月至2023年12月的15,140个提示,其中包括1,405个越狱提示。通过分析Reddit和Discord等平台的数据,本研究旨在提高LLM供应商和研究社区对模型潜在风险的认识,并推动更强大的安全措施。
JailbreakingLLMs - 高效突破大型语言模型安全限制的PAIR算法
GithubJailbreakLLMPAIR算法开源项目语言模型安全黑盒攻击
JailbreakingLLMs项目开发了PAIR算法,用于高效生成大型语言模型的语义化越狱提示。该算法仅需黑盒访问权限,通过模拟社会工程攻击,实现自动化越狱过程。PAIR通常在20次查询内即可完成越狱,效率远超现有方法。实验表明,PAIR在各类开源和闭源语言模型上展现出优秀的越狱成功率和可迁移性。
jailbreak-classifier - 提示分类工具,增强系统安全与内容审核
GithubHuggingfaceJailbreak Classifier安全开源项目文本分类机器学习模型规范化
项目基于BERT模型微调,专用于识别破解与无害提示信息。利用jailbreak-classification数据集进行训练,可应用于安全和内容审核场景,提升系统安全性与审核能力,是一个多平台适用的解决方案。
gpt_jailbreak_status - GPT语言模型解锁状态追踪与分析
GPTGithubOpenAIjailbreak人工智能开源项目捐赠
本项目专注追踪OpenAI GPT语言模型的解锁状态,提供在线HTML版和提示工程资源。通过社区参与和Twitter更新,持续分享GPT模型的最新进展。项目旨在推动AI交互创新,探索GPT技术的应用潜力。
BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准
BIG-benchGithub任务创建基准测试开源项目模型评估语言模型
BIG-bench是一个开放的基准测试项目,致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务,涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务,并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集,提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。
SWE-bench - 基于GitHub问题的语言模型评估
DockerGitHubGithubICLR 2024Princeton NLPSWE-bench开源项目
SWE-bench是一个基准测试平台,用于评估语言模型在解决GitHub问题中的表现。提供代码库和问题描述,模型生成修复补丁。项目支持Docker容器实现高效可重复测试。最新更新包括SWE-agent的引入,提升评估基准表现。支持x86_64和实验性arm64架构,提供多样数据集和模型下载选项。欢迎NLP、机器学习和软件工程领域的贡献和反馈。
LawBench - 通过司法认知多维度评估大模型法律能力
GithubLawBench大语言模型开源项目数据集法律知识评估认知水平
LawBench通过模拟司法认知的三个维度,设计了20个任务,全面评估大语言模型的法律能力。这些任务包括法律知识记忆、理解和应用,涵盖了法律实体识别、阅读理解、犯罪金额计算和咨询等实际应用场景。LawBench还设立了“弃权率”作为独立评估指标,以衡量模型在法律问询下的回应情况。通过注重实际应用,LawBench为用户提供了可靠的大语言模型法律能力评估工具。
bench - LLM性能评估与工作流标准化工具
BenchGitHubGithubLLMpython开源项目评估
Bench是一款适用于生产环境的LLM评估工具,支持比较不同的LLM、提示词和生成超参数(如温度和令牌数量)。它提供统一接口,实现LLM评估流程标准化,可测试开源LLM在特定数据上的表现,并将排行的排名转化为实际用例评分。用户可以安装Bench、创建并运行测试套件,通过本地UI查看结果。
InfiniteBench - 长文本语言模型评测基准 挑战10万词极限
GithubInfiniteBench人工智能基准测试开源项目语言模型长文本评估
InfiniteBench是一个专门评测语言模型超长文本处理能力的基准工具。它设计了12个涵盖真实和合成场景的任务,用于测试模型在10万词以上上下文中的理解和推理能力。该基准不仅有助于推动语言模型技术进步,还为改进LLM应用提供了重要参考。InfiniteBench的多样性和专业性使其成为评估长文本处理能力的有效工具。
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