HarmBench-Llama-2-13b-cls

文本行为分类与上下文分析的前沿方案

开源项目分类器 HarmBench 模型 Huggingface 行为检测性能比较 Github LLM

该项目提供一款先进的文本行为分类工具，专为在HarmBench框架中使用而设计，采用Llama-2-13b模型支持标准和上下文行为识别。此工具不仅在文本中检测行为，还能全面分析其上下文。用户可通过官网获得使用指南和示例。经过与现有指标与分类器的比较，该分类器的性能显著优于大多数竞争对手，尤其在与GPT-4进行的性能对比中表现卓越。HarmBench环保倚赖自动化红队评估和分类技术，为用户提供稳定可靠的文本行为分类方案。

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介绍相关项目

pytextclassifier - PyTextClassifier：支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库

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PyTextClassifier是一款高性能的Python工具库，提供多种文本分类和聚类算法，支持二分类、多分类、多标签分类和Kmeans聚类。适用于情感分析和文本风险分类，设计简明易用，算法高效清晰。支持句子和文档级的文本任务，兼容英文和中文文本。包含FastText、TextCNN、TextRNN和BERT等深度学习模型，适合各类生产环境。

Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具

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为中文用户提供高效的文本分类解决方案，支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型，涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程，通过下载与调用数据，实现多标签分类和文本相似度计算，简化复杂的自然语言处理任务。

ToolBench - 大规模工具使用指令数据集与开源语言模型

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ToolBench项目构建了大规模的指令微调数据集，旨在提升语言模型的工具使用能力。该项目收集了16464个真实API，覆盖单工具和多工具场景，采用深度优先搜索决策树方法生成注释。项目提供训练脚本和微调后的ToolLLaMA模型，其工具使用能力达到了与ChatGPT相当的水平。

llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama

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llm-leaderboard - 为LLM模型提供的全球性能排行榜

GithubLLM-Leaderboard开源开源项目榜单评估指标语言模型

由社区合力打造的LLM模型排行榜，提供交互式仪表板和丰富的性能比较。用户可查看各模型在Chatbot Arena Elo、HellaSwag、HumanEval-Python、LAMBADA等指标上的表现。项目特别关注开源模型的本地部署和商业应用，欢迎各类贡献和修改。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

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本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具

GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估

TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。

beyondllm - RAG系统开发与部署的一站式工具包

AI教育BeyondLLMGithubRAG系统大语言模型开源项目

BeyondLLM是一个面向检索增强生成(RAG)系统的综合开发工具包。它集成了自动化流程、可定制评估指标和多种大型语言模型支持，简化RAG系统的实验、评估和部署过程。该工具有助于减少LLM幻觉，提升系统可靠性，支持RAG应用的快速迭代和监控。BeyondLLM兼容Python 3.8-3.11版本，为开发者提供简洁高效的API接口。

项目侧边栏1

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