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LangChain Cheatsheet

單頁面上關於LangChain的全面指南。

單頁面LangChain密碼總結由Ivan Reznikov撰寫更新於2023年11月

Adversarial Prompting

透過提示工程指南探索 AI 中的對抗提示攻擊。

對抗提示清單AI 風險分析提示工程指南

Attacking Large Language Models

Marcello Carboni 的 LLM 攻擊技術概覽。

LLM 的當前攻擊技術Marcello Carboni 的分析LLM 安全性概覽

Adversarial Attacks on LLMs | Lil'Log

透過對抗性攻擊理解大型語言模型漏洞。

covers adversarial attacks on LLMsprovides insights into security vulnerabilities

OWASP Top 10 for Large Language Model Applications

OWASP 的 LLM 應用程式頂級安全風險清單。

識別 LLM 的頂級安全風險提供安全指南提供安全 LLM 開發資源

ZombAIs 探索透過提示注入到 C2 的 Claude 計算機使用。

調查提示注入技術分析 Claude 的計算機使用討論 C2 作業

LangSmith 是一個用於部署 LLM 應用程式的開發平台。

部署 LLM 應用程式開發 AI 應用程式監控效能

One AI 提供針對各種應用的自然語言處理即服務。

自然語言處理即服務平台可擴展的自然語言處理解決方案整合能力

用於結構化 LLM 提取的 Python 庫

結構化 LLM 提取基於 Python易於使用

用於建立自然語言介面的 AI 框架

建立 NLP 介面AI 工程工具自然語言處理

用 GPT-4 創建和運營原生 AI 應用程式的 LLMOps 平台

創建原生 AI 應用程式運營基於 GPT-4 的應用程式管理 LLMOps 工作流程

Eden AI 提供一個獨特的 API，連接到各種 AI 引擎。

提供獨特的 API連接到 AI 引擎簡化 AI 整合

開源大型語言模型聊天機器人平台，具備可觀察性和測試工具。

大型語言模型的可觀察性提示管理測試能力

The Pile AI 基準的排行榜。

提供 The Pile 基準的排行榜。展示效能指標。旨在比較 AI 模型。

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Indico LLM Leaderboard

跨主要供應商和能力的每月大型語言模型基準測試。

比較 Llama、Azure OpenAI、Google、AWS Bedrock評估 RoBERTa 和 DeBERTa 模型測試文本分類、關鍵提取和摘要

Evaluating LLMs is a minefield

普林斯頓大學教授探討大語言模型評估挑戰

challenges in LLM evaluationcomplexity of assessment metrics

Red teaming and model evaluations | Anthropic

Anthropic 透過紅隊測試和模型評估來專注於 AI 安全。

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LLM Evaluation at Scale – Airtrain

無代碼平台，用於大規模 LLM 評估和調整。

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Amazon will offer human benchmarking teams to test AI models - The Verge

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在對頭挑戰中比較大型語言模型。

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LLM Testing Guide

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TruLens for LLMs

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Evaluation of LLMs - Part 2

探索大型語言模型評估技術及其在人工智能整合中的重要性。

評估大型語言模型的性能理解評估方法在人工智能專案中的重要性

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