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模型安全性研究

Poisoning Language Models During Instruction Tuning开源项目 – 针对语言模型的攻击方法
Poisoning Language Models During Instruction Tuning开源项目 – 针对语言模型的攻击方法

该项目实现了针对语言模型的攻击方法，特别是在指令调优过程中，旨在提高模型对恶意输入的鲁棒性，同时研究指令调优对模型性能的影响。
ai2-olmo-eval开源项目 – 评估语言模型性能的工具
ai2-olmo-eval开源项目 – 评估语言模型性能的工具

ai2-olmo-eval 是一个评估套件，旨在为语言模型在自然语言处理任务上运行评估管道，提供多种评估指标和详细报告，支持扩展和自定义评估。
Residual Prompt Tuning开源项目 – 通过残差重参数化提升提示调优性能
Residual Prompt Tuning开源项目 – 通过残差重参数化提升提示调优性能

Residual Prompt Tuning是一种通过残差重参数化方法来改善提示调优性能的技术，旨在提高自然语言处理任务中的效果，优化预训练语言模型的表现。
StructuredRAG开源项目 – 评估大型语言模型的响应格式能力
StructuredRAG开源项目 – 评估大型语言模型的响应格式能力

StructuredRAG是一个用于评估大型语言模型（LLM）遵循响应格式指令能力的六个任务基准，旨在研究不同提示策略对模型性能的影响，并提供复杂任务的性能评估。该项目还包括开源实验代码和结果，方便研究人员进行进一步探索。
ConsoleX LLM playground官网 – 统一的LLM实验平台
ConsoleX LLM playground官网 – 统一的LLM实验平台

ConsoleX是一个综合性的LLM实验平台，结合了聊天接口、LLM API实验和批量评估，支持所有主流LLM，并提供比官方实验室更多的增强功能。
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