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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。

Multi-LLM-Agent - 多模型协作系统提升小型语言模型工具学习效能
GithubMulti-LLM Agentα-UMi人工智能大语言模型工具学习开源项目
α-UMi是一个创新的多模型协作系统,将语言模型能力分解为规划、调用和总结三个组件。通过全局到局部的渐进式微调策略和灵活的提示设计,该系统显著提升了小型语言模型在工具学习任务中的表现,甚至超越了某些大型闭源模型。α-UMi为复杂AI任务提供了新的高效解决方案。
LLMs-Finetuning-Safety - 大语言模型微调对安全性的潜在影响研究
GPT-3.5Githubharmful examples安全性开源项目微调语言模型
本研究探讨了对齐大语言模型微调可能带来的安全风险。实验表明,即使无意识的微调也可能降低模型安全性。通过对GPT-3.5 Turbo和Llama-2的实验,研究揭示了三个风险等级的微调场景:使用有害、隐含有害和良性数据集。结果显示微调后模型在多个类别中呈现更高有害性,凸显了平衡模型能力和安全性的挑战。
llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化
llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
LLM-Shearing - 使用结构化剪枝加速大语言模型的预训练
GithubLLaMA开源项目教程模型转化结构化剪枝语言模型
本项目通过结构化剪枝显著提升大语言模型的预训练效率。通过剪枝优化LLaMA等大型基础模型,得到更小但同样强大的语言模型。实验结果显示,与从头开始预训练相比,剪枝显著降低了计算成本。项目提供详尽的代码库、评估脚本和剪枝日志,及多种经过指令微调的模型。
phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架
API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估
PhaseLLM是一个创新的框架,旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型(LLM)驱动的体验,如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API,兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商,构建评估体系,并新增自动化功能,使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理,简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。
ScaleLLM - 优化大语言模型推理,兼容多种开源模型
GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能
ScaleLLM是一个为大语言模型(LLMs)设计的高效推理系统,适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型,集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发,目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI,可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI,支持离线批量推理和在线分布式推理。
LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展
Github人工智能代码模型大语言模型开源项目论文列表软件工程
LLM4SE项目汇集软件工程领域最新的大型语言模型研究成果,包括全面的模型列表、论文汇总和统计数据。涵盖代码生成、程序理解等多个方面,通过内部文献搜索引擎持续更新。该项目为研究人员和开发者提供了跟踪AI在软件开发中最新应用的重要资源。
llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具
GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目
llm-analysis 是一款为大型语言模型(LLMs),如Transformer设计的工具,用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置,可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能,以确定最优和可行的配置方案。此外,llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略,并提供多种预定义配置和命令行接口,极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成,是开发和优化LLMs的理想工具。
LLMFarm - 多功能大语言模型应用 支持iOS和macOS
GithubLLMFarmMacOS应用iOS应用人工智能大语言模型开源项目
LLMFarm是一款面向iOS和macOS的大语言模型应用,支持多种推理引擎和采样方法。该应用可加载和调整各类LLM模型参数,并提供Metal加速功能。此外,LLMFarm还具备LoRA适配器支持、模型微调和导出功能,以及上下文状态恢复和Apple快捷指令集成,为用户提供全面的大语言模型使用体验。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
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