开源项目推荐：Honest LLaMA

开源项目推荐：Honest LLaMA

honest_llama Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/honest_llama

Honest LLaMA 是一个开源项目，旨在通过推理时干预（Inference-Time Intervention, ITI）技术，提高大型语言模型（LLMs）的真实性。该项目使用 Python 编程语言实现。

1. 项目基础介绍

Honest LLaMA 项目是基于论文《Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model》的代码实现。该论文介绍了一种名为 ITI 的技术，通过在推理过程中调整模型激活，来增强模型回答的真实性。项目包含了实现这一技术的全部代码，以及用于评估模型性能的各种工具和脚本。

2. 核心功能

项目的核心功能包括：

• 推理时干预（ITI）技术实现：通过在模型推理过程中调整激活值，引导模型产生更真实的回答。
• 模型评估：使用 TruthfulQA 数据集对模型的真实性进行评估。
• 模型训练和微调：提供了用于训练和微调模型的脚本，以便进一步优化模型性能。

3. 最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包括：

• 支持 LLaMA-3 模型的 ITI 复制：为了方便比较，项目增加了对 LLaMA-3 模型的 ITI 复制，并将结果记录在 iti_replication_results.md 文件中。
• 整合 pyvene 库：项目引入了 pyvene 库，该库可以用来加载推理时干预技术，以及许多其他的机制干预技术，从而简化了干预过程的分享。
• 新增 ITI 内置干预模型：项目新增了基于 TruthfulQA 数据集学习的 ITI 内置干预模型，用户可以直接加载和使用这些模型。

Honest LLaMA 项目的这些更新，为研究者和开发者提供了更多灵活性和便利，使其能够更有效地研究和应用大型语言模型的真实性增强技术。

honest_llama Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/honest_llama