jailbreak_llms

大规模语言模型野生越狱提示的特征与评估研究

JailbreakHub ACM CCS 2024 大语言模型数据集伦理 Github 开源项目

本项目利用JailbreakHub框架，首次测量和研究野生越狱提示，收集了2022年12月至2023年12月的15,140个提示，其中包括1,405个越狱提示。通过分析Reddit和Discord等平台的数据，本研究旨在提高LLM供应商和研究社区对模型潜在风险的认识，并推动更强大的安全措施。

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。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

GPT-Jailbreak - 破解GPT模型的详细指南

ChatGPTGOD ModeGPT JailbreakGPT-3GPT-4Github开源项目

本页面提供详尽的指南，介绍如何破解和修改GPT-3、GPT-4、GPT-3.5、ChatGPT及ChatGPT Plus模型。按照GOD模式的步骤，用户可了解这些语言模型的内部工作机制并进行自定义。页面还包含将ChatGPT转变为更强大AI的GOD.md文件提示，无需任何安装。社区用户可通过拉取请求贡献改进建议。

vigil-llm - 多层防御工具，评估和保护LLM提示安全

APIGithubLLMVigil安全扫描开源项目提示注入

Vigil-llm是一款评估大型语言模型提示和响应安全性的开源工具。它集成了向量数据库、启发式规则、变压器模型等多种扫描模块，能够有效检测提示注入、越狱等潜在威胁。该工具支持本地和OpenAI嵌入，内置常见攻击签名库，可作为Python库或REST API使用，为LLM应用构建全方位的安全防护体系。

DecryptPrompt - LLM相关技术与应用

AI应用GithubLLM大模型开源项目指令微调解密Prompt系列

《DecryptPrompt》提供全面的LLM应用、训练框架、优化策略和技术指南。覆盖大模型比较、微调技术、开源资源及实操案例，助力用户掌握最新AI动态和前沿技术，尤其深度涉及agent指令微调和LLM应用设计。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

LLM-Prompt-Library - 专为大型语言模型设计的全方位提示库

AI绘图GithubLLM提示库开源项目机器学习编程帮助语言模型

LLM-Prompt-Library 提供各类大型语言模型的提示集合，实现文本操作、医疗助手及代码生成等多场景应用。该项目以其实用性和活跃的社区支持为开发者提供价值，促进技术交流。

Learn_Prompting - 提示工程与生成式AI及大型语言模型（LLM）指南

GithubLLM指南Learn PromptingPrompt Engineering开发指南开源项目生成式AI

Learn Prompting 提供全面的提示工程、生成式 AI 和大型语言模型（LLM）指南。欢迎加入 Discord 社区，参与内容建议、翻译、内容和艺术作品贡献及错别字纠正。通过本地开发指南，用户可以轻松安装和运行网站，实时查看更改。感谢所有贡献者的支持。

PromptPapers - 探索预训练语言模型的提示调整技术及其最新进展

PromptPapers为预训练语言模型的提示学习提供全面研究和技术资料，旨在优化模型训练和任务集成。为促进该领域技术的进步，项目持续更新，并欢迎研究人员分享新成果。

LLM2LLM - 探索迭代数据增强提升语言模型性能

GSM8KGithubLLM2LLM大语言模型开源项目数据增强迭代学习

LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法，旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选，创建高质量训练数据，逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南，为相关研究和开发工作提供了参考资源。

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