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advprompter

自适应对抗提示技术优化大语言模型表现

AdvPrompter是一种针对大语言模型的自适应对抗提示技术。该项目提供完整实现代码,支持Vicuna、Mistral和Llama2等主流模型。AdvPrompter具有易于安装、使用灵活的特点,适用于模型评估和训练。研究人员可利用此工具优化大语言模型性能,提升输出质量。项目还提供了详细的使用说明和配置选项,方便用户进行自定义设置。

prometheus-7b-v2.0 - 用于语言模型评估的开源工具与反馈优化
GithubHuggingfacePrometheus 2开源项目权重合并模型相对评分绝对评分语言模型
Prometheus 2 是一款基于 Mistral-Instruct 的开源语言模型,通过细粒度评估替代 GPT-4 的某些功能。它通过反馈数据微调,支持直接和相对评价。权重合并提升性能,且通过人类反馈优化强化学习模型,适用于多领域评估任务。
Advanced-GPTs - AI代理工作流与工具链的高级应用展示
GPTGithub人工智能工具链开源项目提示工程自动化
项目展示了33个高级GPT模型,通过单一系统提示实现复杂功能。这些模型覆盖商业分析、教育和内容创作等领域,展现了AI工具链和多代理交互的潜力。Advanced-GPTs推动了提示工程和大型语言模型控制的技术边界,为AI在不同领域的应用提供了创新思路。
Instructgpt-prompts - 强大的AI模型指令提示库
ChatGPTGPT-3.5GPT-4Github开源项目指令提示自然语言处理
Instructgpt-prompts项目汇集了针对ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4的指令提示,涵盖写作、分析和理解等多种任务。项目提供分类、生成、转换等类型的提示示例,以及常用指令结构和编程任务提示,帮助用户高效利用AI模型解决语言相关问题。通过适当的指令动词,用户可以更好地引导模型,提升工作效率。
sammo - 大型语言模型提示词运行和优化库
GithubSAMMO大语言模型并行处理开源项目提示工程数据标注
SAMMO是一个用于运行和优化大型语言模型提示词的开源库。该项目支持数据标注、提示词设计、指令优化、提示词压缩和大规模执行等功能。SAMMO提供并行化和速率限制能力,可进行大规模查询而不会过载API。这个库适合需要高效处理和优化LLM提示词的多种应用场景。
PromptNice - AI创作提示词交易市场
AI工具ChatGPTDALL·EMidjourneyPrompt市场Stable Diffusion
PromptNice专注于Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E和ChatGPT的Prompt交易市场。用户可在此获取和出售优质提示词,提升AI生成内容效果并降低API成本。平台支持便捷的浏览、购买、销售与定制服务,助力实现技能收益化。
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。
MagicPrompt-Stable-Diffusion - GPT-2模型自动生成Stable Diffusion创意提示文本
GithubHuggingfaceMagicPromptStable Diffusion人工智能图像生成开源项目提示词模型
MagicPrompt-Stable-Diffusion是一个专为Stable Diffusion设计的GPT-2模型,可自动生成创意提示文本。该模型经过15万步训练,使用了8万条Lexica.art数据。作为MagicPrompt系列的一部分,它还提供在线演示。该开源项目采用MIT许可证,使用时需注明原作者Gustavosta。
ViP-LLaVA - 改进大型多模态模型的视觉提示理解能力
CVPR2024GithubViP-LLaVA多模态模型开源项目视觉提示视觉语言模型
ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调,该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench,这是首个零样本区域级基准,用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示,为视觉语言模型研究提供了有力支持。
Multi-Task-Transformer - 场景理解多任务变压器模型 TaskPrompter和InvPT
GithubTransformer场景理解多任务学习开源项目深度学习计算机视觉
Multi-Task-Transformer项目提供两种场景理解多任务变压器模型:TaskPrompter和InvPT。TaskPrompter利用空间-通道多任务提示进行密集场景理解,InvPT采用倒金字塔架构。这些模型在单目深度估计和3D目标检测等任务中表现出色,并在ICLR2023和ECCV2022会议上发表。项目开源代码和预训练模型,支持多种计算机视觉应用。
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