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llm-transparency-tool

深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具

LLM Transparency Tool语言模型可视化分析贡献图神经网络Github开源项目

LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理，并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息，有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型，并提供Docker部署选项，是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。

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MarkLLM是一个开源工具包，致力于支持大规模语言模型 (LLM) 的水印研究和应用。它提供一个统一的平台，支持九种不同的水印算法，还包括自定义可视化工具和详尽的评估模块，便于研究人员和普通用户对水印技术的访问、理解和评估。
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本项目整理了有关大语言模型（LLM）安全与隐私的研究资源，从提示注入和越狱等基本脆弱性到高级攻击和防御措施。定期更新，提供最新的研究成果和实验数据，帮助研究者和开发者了解LLM的安全挑战及应对策略。所有资源都在GitHub和Notion上开放，欢迎社区的合作和贡献。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。
LLM4Decompile - 大型语言模型驱动的二进制代码反编译技术
GithubLLM4Decompile二进制代码反编译大语言模型开源项目源代码
LLM4Decompile是一款创新的开源大型语言模型，专注于二进制代码反编译。该模型能将Linux x86_64二进制文件转换为可读的C源代码，覆盖GCC的O0至O3优化级别。项目提供多个参数规模的模型版本，从1.3B到33B不等。其中，最新的22B-V2版本在HumanEval-Decompile基准测试中实现了63.6%的重新执行率。LLM4Decompile不仅可直接反编译二进制文件，还能优化Ghidra等工具生成的伪代码，为二进制分析和逆向工程领域提供了新的可能性。
llavanext-qwen-tokenizer - 自动生成Transformers模型卡片的标准化工具
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
一个开源的模型文档标准化工具，基于Hugging Face Transformers框架开发。工具提供了包含模型详情、使用场景、训练参数等完整的文档模板，帮助开发者快速生成规范的模型卡片文档，实现AI模型信息的统一管理和共享。
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