reversal_curse

大语言模型的逆向学习局限性研究

Reversal Curse LLM 人工智能机器学习自然语言处理 Github 开源项目

该研究项目探讨了大语言模型在逆向学习任务中的表现局限。研究通过三个实验发现，模型学习A=B关系时难以自动掌握B=A关系。实验涵盖身份信息逆转、实际应用中的逆转问题和指令逆转。项目开源了数据生成、模型微调和评估代码，有助于深入理解语言模型的学习局限。

awesome-llm-security - 发现LLM安全工具和资源，了解大语言模型的安全挑战

Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目

llm_rules - RuLES基准测试评估语言模型遵循规则能力

GithubLLMRuLES基准测试开源项目规则遵循语言模型评估

RuLES是一个评估语言模型遵循规则能力的基准测试项目。它提供多种测试场景，如身份验证和问答。项目包括评估脚本、红队测试工具和测试用例可视化工具。研究人员可以评估不同语言模型遵循简单规则的表现，并计算RuLES得分。项目还包含GCG攻击和模型微调的相关代码与指南。

LLMSurvey - 大型语言模型（LLM）的论文和资源的汇总

GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验

LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型（LLM）的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变，分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响，同时提供了针对初学者的中文书籍，以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。

LIMA-13b-hf - 基于Transformer架构的自动回归语言模型，用于自然语言处理的研究

GithubHuggingfaceLLaMA偏见评估大语言模型开源项目模型模型性能自然语言处理

LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型，专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格，支持问答和自然语言理解等研究用途，并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练，但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具，不建议直接应用于未经评估的下游应用。

Qwen2-7B-Instruct-abliterated - 权重正交化在文本生成模型性能中的应用

GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct-abliteratedtransformers大语言模型开源项目权重正交化模型模型评估

本项目通过利用failspy的笔记本对Qwen2-7B-Instruct模型进行权重正交化优化，旨在削弱模型的强拒绝方向。尽管模型在优化后可能仍会出现拒绝请求或误解意图的情况，其在ARC、Winogrande等数据集上的性能仍保持高水平。使用lm-evaluation-harness 0.4.2进行评估，结果显示在ARC、GSM8K、HellaSwag等数据集上的表现优异，适合相关应用。

Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源

ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理

Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。

robust_llm_pythia-14m-pm-gen-ian-nd - 深入了解transformers模型的应用与限制

GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节评估

模型基于transformers库开发，旨在揭示模型在操作中可能存在的偏见、风险及技术限制，帮助用户明确其应用场景及注意要点。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

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提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

bert-as-language-model - 将BERT用作双向语言模型的开源实现

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该项目展示了BERT模型作为双向语言模型的实现方法。通过计算句子概率和困惑度，可评估文本质量。项目提供Web演示供用户体验。该实现充分利用BERT的上下文理解能力，提高了句中各词概率预测的准确性，从而在语言建模任务中实现更佳效果。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用

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了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。

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