LLM4Decompile

大型语言模型驱动的二进制代码反编译技术

LLM4Decompile 反编译大语言模型二进制代码源代码 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理

该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

CodeLlama-7b-hf - 大规模预训练模型助力代码生成与解析

GithubHuggingfaceLLAMA 2Python代码合成使用政策开源项目模型模型参数

Code Llama是一套从7亿到340亿参数的生成文本模型，设计用于代码合成与理解。这些模型基于Hugging Face Transformers架构，提供7B基础版本，具备代码补全和填充功能。针对Python的特定变体也已开发，以便提供更佳的技术支持。探索Code Llama可以如何为项目提供技术支持，满足多样的商业与研究需求。

monitors4codegen - Monitor-Guided Decoding提升代码生成模型性能

GithubLanguage Server ProtocolMonitor-Guided Decoding代码生成多语言支持开源项目静态分析

Monitor-Guided Decoding (MGD)是一种创新的代码生成方法,利用静态分析指导语言模型解码。该方法无需额外训练即可提高350M至175B参数规模模型生成代码的编译成功率。项目提供多语言静态分析工具multilspy,支持Java、Rust、C#和Python代码分析,并包含数据集、评估脚本和推理结果,便于复现研究成果。

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案

GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调

LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。

llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言

GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据

此大规模语言模型由日本研发，支持多语言（含日语和英语）及多编程语言。采用Transformer架构，经过预训练和指令调优，适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化，包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL，可用于生成自然语言文本，应用广泛，性能优异。

open-llms - 开放源代码大型语言模型及其商业应用全景解析

Apache 2.0GithubLarge Language Models商业使用许可开源开源项目模型发布

Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型（LLMs），支持商业应用，涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息，鼓励社区交流与贡献，是机器学习研究和应用的重要资源库。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练

MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

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。

Llama2-Code-Interpreter - 多语言代码生成和执行的LLM工具

CodeLlamaGPT-4GithubLlama2 Code Interpreter代码执行代码生成开源项目

Llama2 Code Interpreter是一款能够生成、执行代码并进行调试的语言模型工具，支持多种编程语言和框架。该项目专注于数据开发和模型优化，并在HumanEval基准测试中表现优异。用户可以通过Gradio界面体验其功能，包括Python变量监控和代码生成。

相关项目

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