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JailbreakingLLMs

高效突破大型语言模型安全限制的PAIR算法

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。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术,在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色,不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型,还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模,展示了其在移动设备应用中的潜力。
GPT-Jailbreak - 破解GPT模型的详细指南
ChatGPTGOD ModeGPT JailbreakGPT-3GPT-4Github开源项目
本页面提供详尽的指南,介绍如何破解和修改GPT-3、GPT-4、GPT-3.5、ChatGPT及ChatGPT Plus模型。按照GOD模式的步骤,用户可了解这些语言模型的内部工作机制并进行自定义。页面还包含将ChatGPT转变为更强大AI的GOD.md文件提示,无需任何安装。社区用户可通过拉取请求贡献改进建议。
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。
LLM2LLM - 探索迭代数据增强提升语言模型性能
GSM8KGithubLLM2LLM大语言模型开源项目数据增强迭代学习
LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法,旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选,创建高质量训练数据,逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南,为相关研究和开发工作提供了参考资源。
Consistency_LLM - 并行解码技术突破,大语言模型推理速度提升3倍
CLLMGithubJacobi解码大语言模型并行解码开源项目生成速度
Consistency Large Language Models (CLLMs) 是一种创新的大语言模型技术,通过Jacobi并行解码方法显著提升推理速度。实验表明,CLLMs在多种任务中可实现2.4到3.4倍的性能提升。该技术无需额外模型或架构改动,易于集成,为大语言模型应用带来更高效、灵活的解决方案。
llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架,支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置,它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行,兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成,大大简化了LLM的应用开发过程,使其强大功能更易于开发者使用。
SiLLM - Apple Silicon大语言模型训练与推理工具包
Apple SiliconGithubMLXSiLLM低秩适应大型语言模型开源项目
SiLLM是专为Apple Silicon设计的大语言模型工具包,基于MLX框架优化LLM训练和运行流程。支持多种模型架构,提供Web应用和API服务,实现LoRA和DPO等先进训练技术。该项目还引入控制向量和特征消融等实验性功能,便于探索LLM内部机制,旨在让更广泛的Apple Silicon用户群体能够使用最新的LLM技术。
mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具
Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目
mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型(LLMs)的应用和工具。该项目支持多种预训练模型,并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外,mlx-llm还覆盖了多种应用场景,包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成(RAG)等。
Awesome_GPT_Super_Prompting - ChatGPT安全资源大全
AI Adversarial PromptingChatGPT JailbreaksGithubPrompt EngineeringPrompt InjectionSecure Prompting开源项目
这个项目提供全面的ChatGPT安全资源,包括Jailbreak破译、系统提示泄露、提示注入和对抗性机器学习。通过详细示例和指南,帮助用户理解LLM工程和提升提示安全,无论是研究漏洞还是改进提示工程,都是AI开发者和安全专家的理想工具。
CipherChat - 非自然语言安全对齐的系统性框架分析
CipherChatGPT-4Github加密方法安全对齐实验结果开源项目
该新框架系统性分析了安全对齐在非自然语言中的可推广性,探索如何使用人类无法阅读的密码绕过LLMs的安全对齐机制。通过将输入转换为密码形式处理,再使用基于规则的解密器将输出还原为自然语言。项目提供了实验结果和使用示例,确保在研究中有效应用。
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