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JailbreakingLLMs

高效突破大型语言模型安全限制的PAIR算法

JailbreakingLLMs项目开发了PAIR算法,用于高效生成大型语言模型的语义化越狱提示。该算法仅需黑盒访问权限,通过模拟社会工程攻击,实现自动化越狱过程。PAIR通常在20次查询内即可完成越狱,效率远超现有方法。实验表明,PAIR在各类开源和闭源语言模型上展现出优秀的越狱成功率和可迁移性。

llama - Facebook开源语言模型推进机器翻译研究
Facebook AIGithubLLaMA开源项目机器翻译自然语言处理
LLAMA是Facebook AI Research开发的开源语言模型项目,致力于提高机器翻译质量。该项目专注于源语言处理,采用创新方法改进翻译效果。LLAMA为机器翻译研究提供了重要工具,有望推动该领域的技术进步。
Llama-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类,降低在多平台部署成本
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可
Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型,能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准,并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用,支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本,适用于多种操作环境。
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。
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。
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。
awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性
GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络
该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。
Lion - 对抗蒸馏框架提升大型语言模型能力
GithubLion大型语言模型对抗蒸馏开源项目指令微调自然语言处理
Lion项目开发了一种对抗蒸馏框架,通过模仿、辨别和生成三个阶段从专有大型语言模型中提取知识。该框架不断挑战学生模型,提升其能力。使用70k指令数据训练后,Lion (7B)模型性能接近ChatGPT。项目公开了模型权重、训练和推理代码,在开放式生成和推理任务中表现出色。Lion致力于推进语言模型研究,仅限研究用途。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp-unsup-simcse - 基于LLaMA的无监督语言模型嵌入技术
GithubHuggingfaceMTEB信息检索句子相似度开源项目文本分类文本嵌入模型
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp-unsup-simcse 是一种基于LLaMA模型的无监督语言模型嵌入技术。该项目通过剪枝和对比学习等方法优化模型,在文本分类、信息检索、聚类等多种NLP任务中表现优异。项目进行了广泛的评估,为自然语言处理领域提供了一种高效的文本表示学习方法。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
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