JailbreakingLLMs

高效突破大型语言模型安全限制的PAIR算法

LLM Jailbreak PAIR算法黑盒攻击语言模型安全 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升

GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理

LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具，可将提示词压缩至原长度的5%，同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记，该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题，大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本，适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。

self-speculative-decoding - 无损加速大型语言模型的创新推理方案

GithubLLM加速Self-Speculative Decoding层跳过开源项目推理优化草稿验证

Self-Speculative Decoding是ACL 2024的一个开源项目，提出了一种无损加速大型语言模型（LLMs）的新方法。该技术通过草稿生成和验证两个阶段，在不增加额外训练和内存的情况下提高LLM推理速度。这一创新方案保证了输出质量和模型兼容性，为LLM加速提供了高效且易于实施的解决方案。

web-llm - 浏览器语言模型推理引擎，完全支持OpenAI API

GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理

WebLLM是一款借助WebGPU技术，实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎，无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API，并具备流式输出和JSON模式生成功能，支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中，同时确保用户隐私安全，并享受高效的GPU加速体验。

streaming-llm - 突破输入长度限制的流式语言模型框架

AI对话GithubStreamingLLM开源项目无限长度输入注意力机制语言模型

StreamingLLM是一个创新框架，使大型语言模型能处理超长输入序列。它通过注意力汇聚点技术解决了长文本处理的内存和性能问题，无需额外微调。在多轮对话等流式应用中，StreamingLLM比基线方法速度提升最高22.2倍。该技术已被多个知名项目采用，为语言模型的实际应用开辟了新途径。

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。

TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具

GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估

TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

llm.js - JavaScript实现浏览器直接运行大语言模型

GithubJavaScriptLLM.jsWebAssembly大语言模型开源项目浏览器推理

llm.js是一个JavaScript库，实现了在浏览器中直接运行大语言模型。该项目支持TinyLLaMA、GPT-2和Qwen等多种模型，利用WebAssembly技术在浏览器端进行高效推理，可在智能手机等设备上运行。llm.js提供结构化响应、Web Worker支持和模型缓存等功能，方便开发者将AI能力整合到Web应用中。

LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码

GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理

LLM2Vec项目通过简单的三步法，将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调，这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。

LLM-Blender - 多模型集成和生成优化增强LLM性能

GenFuserGithubLLM-BlenderMixInstructPairRMPairRanker开源项目

LLM-Blender通过利用多种开源大型语言模型的优势，采用成对比较和生成融合方法，显著提升模型性能。其框架包括PairRanker和GenFuser模块，并提供MixInstruct数据集进行大规模评估。该项目展示了其强大功能，并支持简单安装和多种使用场景。

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