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VulBERTa-MLP-VulDeePecker

基于RoBERTa模型的源代码安全漏洞智能检测系统

VulBERTa-MLP-VulDeePecker是一个基于RoBERTa架构的源代码漏洞检测工具。通过对C/C++项目代码预训练和定制化分词,该模型在VulDeePecker等数据集上展现出优秀的漏洞识别能力。模型支持二分类和多分类检测,并开放了预训练数据与模型资源。

llm-guard - 大语言模型安全交互的全面防护工具
GithubLLM GuardProtect AI大语言模型安全开源项目数据泄漏
LLM Guard是由Protect AI设计的一款全面安全解决方案,专为保障大语言模型的安全互动而打造。它具备语言过滤、数据泄露预防和抗提示注入攻击等功能,确保互动安全和隐私。项目支持多种扫描器,能有效检测和防护潜在威胁。安装简便,易于集成到生产环境中,是提升LLM安全的理想工具。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型,适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档,助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理,极致满足专业需求,是NLP领域的首选工具库。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型,为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等,并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模,支持基础和对话应用,可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证,为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
agentic_security - 开源LLM漏洞扫描工具,保护您的AI安全
API集成Agentic SecurityGithubLLM安全开源工具开源项目漏洞扫描
Agentic Security是一款开源的LLM漏洞扫描工具,旨在提高AI应用的安全性。它提供可定制规则集、LLM模糊测试、API集成和压力测试等功能。该工具集成了多个开源安全组件,支持多种攻击技术,并允许添加自定义数据集。Agentic Security可用于本地测试,也可集成到CI/CD流程中,为LLM应用提供持续的安全评估。
DeepSeek-Coder - 支持多种编程语言的高性能开源代码模型
AI编程助手DeepSeek CoderGithub代码生成开源项目性能评估模型训练
DeepSeek-Coder是一系列基于2T代码和自然语言数据训练的代码语言模型。提供1B至33B不同规模版本,支持项目级代码补全和插入。该模型在多种编程语言和基准测试中表现出色,支持87种编程语言,并在HumanEval、MBPP等评测中优于现有开源模型。
code-review-gpt - 使用大型语言模型提升CI/CD流水线的代码审查效率
CI/CDCode Review GPTGithub代码审查大语言模型开源项目自动化工具
Code Review GPT使用大型语言模型在CI/CD流水线中审查代码,帮助识别暴露的秘密、低效代码和不可读代码。工具可以在命令行本地运行,审查暂存文件。虽然处于alpha阶段,但仍能提供有价值的反馈,简化代码审查流程,提高效率。
Codiga - 全面的实时代码分析与安全审查工具
AI工具AI开发Codiga代码片段安全代码分析实时分析热门辅助编程静态代码分析
Codiga 平台提供针对众多编程语言和开发环境的实时代码分析与安全审查服务。支持 VS Code、JetBrains、VisualStudio、GitHub 等工具,助力开发者高效发现并修正代码缺陷,确保代码质量和安全。
Woodpecker - 专门用于校正多模态大语言模型中的幻觉现象的方法
GithubPOPE基准WoodpeckermPLUG-Owl多模态大语言模型幻觉矫正开源项目
Woodpecker是一种创新方法,专门用于校正多模态大语言模型中的幻觉现象。与依赖重训练数据的传统方法不同,Woodpecker通过关键概念提取、问题制定、视觉知识验证、视觉声明生成和幻觉校正五个阶段实现训练无关的校正。这种方法适应性广泛,可解释性强,并在POPE基准测试中显著提高模型准确性。用户可以通过在线演示平台体验Woodpecker的功能。更多信息请参考我们的arXiv论文或在线Demo。
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