LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法，可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本，并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性，对相关领域的发展具有重要价值。

Pyserini是一个Python信息检索工具包,支持稀疏和密集表示检索。该工具包集成了Anserini和Faiss库,可用于多阶段排序的首轮检索。Pyserini提供预构建索引、查询、评估脚本等功能,方便在标准IR测试集上复现实验。它支持传统词法模型、学习型稀疏检索模型、密集检索模型及混合检索模型,并有详细的使用指南。

Sacred是一个开源Python实验管理工具，专注于实验配置、组织、记录和复现。它提供Config Scopes、参数注入、命令行接口等功能，方便跟踪参数、运行不同设置、保存配置。Sacred还支持自动随机种子设置和MongoDB存储，并有多个数据可视化前端。这些特性使其成为科研人员管理复杂实验的理想选择。

PLynx是一个开源的实验管理和数据工作流平台，适用于多个领域。该平台提供交互式工作流编辑器、自定义操作、进度监控和结果预览功能。PLynx采用可扩展架构，支持多种数据存储方案，适合管理各类数据科学实验和工作流。这个平台可以帮助研究人员和数据科学团队轻松管理、复制和追踪实验，提高工作效率和实验可重复性。