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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。

hackingBuddyGPT - 借助LLM的自动化渗透测试工具,提升安全性并发现漏洞
GithubHackingBuddyGPTLLMslinux特权升级安全研究开源项目渗透测试
HackingBuddyGPT是一个使用大语言模型(LLM)进行安全测试的框架,仅需50行代码即可发现新的攻击向量,并利用AI提高渗透测试效率。该项目旨在成为安全研究人员和渗透测试人员的首选工具,支持Linux权限提升基准测试,并公开所有研究成果。了解LLM在模拟黑客行为中的作用,加入Discord社区获取更多支持和交流。
DeepInception - 通过DeepInception方法探索大型语言模型的安全弱点
DeepInceptionGithubMilgram实验Vicuna大型语言模型对抗性攻击开源项目
DeepInception是一种创新的轻量级方法,能够诱导大型语言模型(LLM)绕过安全防护,持续进行越狱操作。该方法通过构建嵌套场景,利用LLM的拟人化能力,实现自适应逃逸。实验证明,DeepInception在开源和闭源LLM(如Falcon, Vicuna, Llama-2, GPT-3.5/4/4V)上表现出高成功率,揭示了LLM的安全弱点。此研究强调了增强LLM安全措施和防范风险的重要性。
FL-bench - 开源联邦学习基准测试平台
FL-benchGithub个性化联邦学习开源项目算法实现联邦学习领域泛化
FL-bench是一个开源的联邦学习基准测试平台,实现了多种经典和前沿算法。平台支持个性化联邦学习和域泛化等研究方向,提供简单接口用于自定义数据集和模型。集成了可视化工具,方便研究人员快速实现和对比不同方法。FL-bench旨在促进联邦学习领域的创新与发展。
mteb - 多任务文本嵌入模型评估基准
GithubMTEB基准测试开源项目文本嵌入自然语言处理评估
MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准,涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型,添加新任务,并进行模型性能比较,从而推动文本嵌入技术的进步。
llm_rules - RuLES基准测试评估语言模型遵循规则能力
GithubLLMRuLES基准测试开源项目规则遵循语言模型评估
RuLES是一个评估语言模型遵循规则能力的基准测试项目。它提供多种测试场景,如身份验证和问答。项目包括评估脚本、红队测试工具和测试用例可视化工具。研究人员可以评估不同语言模型遵循简单规则的表现,并计算RuLES得分。项目还包含GCG攻击和模型微调的相关代码与指南。
ChemLLMBench - 化学领域大语言模型能力评估的全面基准
ChemLLMBenchGithubNeurIPS 2023化学基准测试大语言模型开源项目
ChemLLMBench是一个评估大语言模型在化学领域能力的全面基准。该项目包含八个化学任务,从分子结构预测到反应产率预测,并提供详细数据集、评估方法和基线模型。ChemLLMBench为研究人员探索大语言模型在化学应用提供重要参考,其研究成果已被NeurIPS 2023数据集与基准赛道接收,彰显学术影响力。
E2B - 为 AI 代理和 AI 应用打造的安全沙盒云环境
AI代理AI沙箱E2BGithub云环境安全开源项目热门
E2B Sandbox为AI代理和应用提供安全的沙箱云环境,支持大型语言模型使用与人类相同的工具,如云浏览器、GitHub仓库等。此环境可连接任何LLM及AI代理或应用,适用于多种编程语言。详见官方文档了解更多。
JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术
GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估
JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术,该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估,评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码,能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外,该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面,方便用户使用和部署。
Prompt-Guard-86M - AI应用的安全防护模型
GithubHuggingfaceLlama分类器大语言模型安全开源项目提示攻击模型
Prompt-Guard-86M是一个基于大型语言模型的分类器,专门用于检测和防范AI应用中的恶意提示攻击。通过大规模攻击数据集训练,该模型能够有效识别提示注入和越狱等威胁。作为开源项目,Prompt-Guard-86M为开发者提供了一个可靠的基础,以降低提示攻击风险,同时允许根据特定应用需求进行定制。
HallusionBench - 探索视觉语言模型的幻觉与错觉问题
AI评估GithubHallusionBench图像理解多模态模型开源项目视觉语言模型
HallusionBench是一个诊断视觉语言模型中语言幻觉和视觉错觉的测试集。通过图像-文本推理任务,它挑战了GPT-4V和LLaVA-1.5等顶级多模态模型。项目提供案例分析,揭示模型局限性,为改进提供见解。HallusionBench设有公开评测基准,欢迎研究人员贡献失败案例,推动多模态AI发展。
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