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DistilRoBERTa模型用于检测LLM输出拒绝响应 准确率98.87%

这是一个基于DistilRoBERTa的微调模型,用于检测大型语言模型(LLM)输出中的拒绝响应。模型将输入分为正常输出和拒绝检测两类,评估准确率达98.87%。采用Apache 2.0许可证,支持Transformers和ONNX运行时,易于集成。适用于内容审核和安全防护,可识别LLM对不当内容的拒绝响应。

RoleLLM-public - 评估与提升大语言模型角色扮演能力的框架
GithubRoleLLM基准测试大语言模型开源项目微调角色扮演
RoleLLM框架旨在评估和增强大语言模型的角色扮演能力。该框架包含RoleBench数据集、Context-Instruct知识提取方法、RoleGPT风格模仿技术和RoCIT微调策略。通过这些组件,RoleLLM显著提升了开源模型的角色扮演表现,在某些方面达到了与GPT-4相当的水平。这一框架为大语言模型在角色扮演任务中的应用提供了新的研究方向。
GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化
GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知
GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力,发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码,并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法,便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。
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
收集了与LLM安全相关的顶级工具、文档和项目,包括白盒攻击、黑盒攻击、后门攻击和防御策略的研究论文,以及安全测试和保障工具。提供丰富资源,助力深入了解和应对大语言模型的安全问题,为研究人员和开发者提供实用指导。
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。
CritiqueLLM - 大型语言模型输出评估的智能批评生成框架
CritiqueLLMGithub人工智能大语言模型开源项目自然语言处理评估
CritiqueLLM是一个用于评估大型语言模型输出的批评生成框架。该项目提供了数据收集、参考评分、无参考评分和配对比较等功能。通过支持逐点评分和成对比较,CritiqueLLM能生成详细的批评信息,为研究人员和开发者提供了全面的评估工具,有助于分析和改进大型语言模型的表现。
detoxify - 基于Pytorch Lightning和Transformers的多语言有害评论分类模型
DetoxifyGithubJigsawMultilingualPytorch LightningToxic Comment ClassificationTransformersUnintended Bias in Toxicity Classification开源项目
Detoxify项目利用Pytorch Lightning和Transformers构建模型,识别和分类包含威胁、辱骂和身份攻击的有害评论。这些模型支持多语言操作,致力于减少无意中的偏见。项目在多次Jigsaw挑战赛中表现出色,提供高效的有害内容检测方案,适合用于研究和内容审核工作,帮助更快速地标记有害内容和提高用户体验。
LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南
Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化
本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型(LLM)进行微调,包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接,提供全面的学习资料。此外,项目还包含各类实用工具和技术说明,帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。
reversal_curse - 大语言模型的逆向学习局限性研究
GithubLLMReversal Curse人工智能开源项目机器学习自然语言处理
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-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南,包括教程、工具与最佳实践
BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目
本页面汇总了微调大语言模型(如GPT、BERT、RoBERTa)的全面资源,适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践,为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导,提升模型表现,优化工作流程。
Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness - 大语言模型的不确定性、可靠性和鲁棒性研究资源集
GithubLLM不确定性可靠性开源项目评估鲁棒性
该项目汇集了大语言模型不确定性、可靠性和鲁棒性相关的研究资源。内容包括模型评估、不确定性估计、校准、幻觉、真实性和推理能力等方面。通过整理这些资料,项目为研究人员和开发者提供了深入了解大语言模型局限性和改进方向的参考。
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