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开源大语言模型的安全与隐私资源整理

本项目整理了有关大语言模型(LLM)安全与隐私的研究资源,从提示注入和越狱等基本脆弱性到高级攻击和防御措施。定期更新,提供最新的研究成果和实验数据,帮助研究者和开发者了解LLM的安全挑战及应对策略。所有资源都在GitHub和Notion上开放,欢迎社区的合作和贡献。

LLM-Optimizers-Papers - 大语言模型作为优化器与自动提示词优化的前沿研究
GithubLLM优化器开源项目强化学习提示工程自动优化
该项目整理了大语言模型(LLM)作为优化器和LLM自动提示词优化领域的关键论文。内容涉及强化学习、进化算法等多种优化方法,呈现了LLM在自我优化和解决复杂任务方面的能力。这一资源库为人工智能、自然语言处理和优化算法研究者提供了重要参考。
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。
Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集
Awesome-LLM-Eval 包罗万象,集成了评估工具、数据集、演示与论文资源,深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用,并致力于提升语言模型的透明度及可信度。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包,为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理,提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务,具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点,适合研究人员和开发者使用。
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。
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。
LLM4IR-Survey - 大语言模型在信息检索领域的应用研究综述
GithubLLM信息检索开源项目查询重写检索器重排序
LLM4IR-Survey项目汇集了大语言模型在信息检索领域应用的相关研究论文。项目涵盖查询重写、检索、重排序、阅读理解和搜索代理等方向,全面展示大语言模型在信息检索各环节的应用。 该资源持续更新,反映最新研究进展和创新应用,为该领域的研究人员和从业者提供重要参考。
offensive-ai-compilation - 对抗性机器学习资源汇编 攻防策略全面解析
GithubOffensive AI对抗性机器学习开源项目攻击类型模型漏洞防御措施
该项目汇集了对抗性机器学习领域的重要资源,涵盖模型提取、反演、投毒和规避等攻击方式,以及相应的防御策略。内容包括理论研究、实用工具和应用案例,并提供大量相关论文链接。这份全面的资料为AI安全研究和实践提供了宝贵参考。
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天工AI音乐平台支持音乐创作,特别是在国风音乐领域。该平台适合新手DJ和音乐爱好者使用,帮助他们启动音乐创作,增添生活乐趣,同时发现和分享新音乐。

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