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LLMs-Finetuning-Safety

大语言模型微调对安全性的潜在影响研究

微调语言模型安全性GPT-3.5harmful examplesGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型 超强功能与安全性并存
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。
safeguards-shield - 增强人工智能应用的安全防护开发工具
GithubLLMsSafeguards Shield保护层安全风险工具包开源项目
Safeguards Shield是一个旨在安全、可靠使用大型语言模型(LLMs)的开发者工具包。本工具包提供保护层功能，能够防御恶意输入并过滤模型输出，使AI应用从原型快速转向生产阶段。此外，包含超过20种即用型检测器，为生成式AI(GenAI)应用提供全面的安全保障，并助力缓解LLM的可靠性与安全隐患。工具包还支持监控事件、成本及关于AI的责任指标，支持应用的长期发展。
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。
AlignLLMHumanSurvey - 更好的理解和对齐大型语言模型与人类需求的方法综述
GithubLarge Language ModelsNLP培训方法开源项目数据收集模型评估
本综述探讨了大型语言模型（LLMs）与人类需求对齐的研究进展，包括数据收集、训练方法和模型评估。文章展示了如何改进LLMs在理解人类指令、避免偏见和减少虚假信息方面的表现，并为研究人员和从业者提供了有价值的参考，助力LLMs更好地满足人类任务和期望。
Llama-3.2-1B - 提升2.4倍速度的语言模型微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调
Meta发布的Llama-3.2-1B是一款支持8种语言的大规模语言模型。通过集成Unsloth工具，该项目实现了模型微调速度提升2.4倍、内存占用降低58%的性能优化。项目提供Google Colab环境支持，可快速进行模型训练，并支持将成果导出为GGUF、vLLM格式或部署至Hugging Face平台。
Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略
GithubHuggingfacemeta-llama开源项目技术规格模型环境影响训练数据
此项目专注于提升大型语言模型的性能，研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。
AgentTuning - 提升大语言模型的多任务代理能力
AI代理AgentTuningGithubLLM开源项目机器学习自然语言处理
AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。
dive-into-llms - 大语言模型实践教程
GithubLLM人工智能大模型开源项目教程编程实践
该项目提供一系列大语言模型实践教程，涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践，学习者可快速掌握大模型技术，为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程，适合AI爱好者和研究人员学习使用。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。
LlamaGuard-7b - Llama-Guard模型为文本生成提供安全保障
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能内容审核开源项目模型法律协议
Llama-Guard基于Llama 2，专注于内容分类以确保文本生成的安全。通过概率评估，识别不安全子类别。该模型使用Anthropic和内部数据集训练，提供强大分类能力，能识别并预防如暴力、仇恨、性内容等不当内容。在Hugging Face可用，须遵循Meta许可证协议。
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