Awesome-MLLM-Safety：保障多模态大语言模型安全性的资料集

Awesome-MLLM-Safety：保障多模态大语言模型安全性的资料集

Awesome-MLLM-Safety Accepted by IJCAI-24 Survey Track 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-MLLM-Safety

项目介绍

在人工智能技术飞速发展的今天，多模态大语言模型（MLLMs）已经成为研究和应用的热点。然而，随之而来的安全性问题也不容忽视。Awesome-MLLM-Safety 项目应运而生，它是一个持续更新的资料集，专注于收集与多模态大语言模型安全性相关的论文和研究。项目的核心理念来源于一篇论文，将安全性定义为阻止模型遵循恶意指令和生成有毒内容。

项目技术分析

Awesome-MLLM-Safety 项目的核心在于构建一个全面的安全研究框架。它关注的是多模态大语言模型在图像和文本处理中的安全性问题，不包括文本到图像模型或其他模态，如音频和视频。项目的技术分析主要包括以下几个方面：

• 安全性定义：基于文献中的定义，明确安全性为防止模型执行恶意指令和生成有毒内容。
• 研究范围：聚焦于多模态大语言模型，尤其关注图像和文本模态，不包括其他模态的安全性问题。
• 资料收集：持续收集并整理相关论文，为研究人员提供全面的研究资料。

项目技术应用场景

多模态大语言模型在各个领域都有广泛应用，如医疗、法律、金融等。以下是项目可能的应用场景：

• 医疗领域：确保模型在处理医疗图像和文本时不会生成误导性或不安全的内容。
• 法律和金融：防止模型在处理相关文档时产生敏感或有害信息。
• 社交媒体：监测和过滤多模态内容中的有毒或违规信息。
• 机器人技术：确保模型在理解视觉和文本信息时不会执行危险操作。

项目特点

Awesome-MLLM-Safety 项目具有以下显著特点：

• 全面性：收集的资料涵盖多个领域，为研究人员提供全面的研究视角。
• 针对性：专注于多模态大语言模型的安全性问题，聚焦于图像和文本模态。
• 动态更新：项目持续更新，确保研究人员能够获取最新的研究成果。
• 开放性：项目资料对所有研究人员开放，促进了学术交流和合作。

文章内容

核心功能

Awesome-MLLM-Safety 项目的核心功能是收集和整理关于多模态大语言模型安全性的论文和研究，帮助研究人员更好地理解和应对这一挑战。

项目介绍

随着多模态大语言模型的广泛应用，安全性问题日益突出。Awesome-MLLM-Safety 项目的目标是构建一个全面的研究资料集，涵盖多模态大语言模型在图像和文本处理中的安全性问题。项目的核心理念来源于一篇关于安全性的论文，定义了安全性为阻止模型遵循恶意指令和生成有毒内容。

项目技术分析

项目技术分析主要关注以下几个方面：

1. 安全性定义：根据相关论文，明确安全性为防止模型执行恶意指令和生成有毒内容。
2. 研究范围：专注于多模态大语言模型，尤其关注图像和文本模态，不包括其他模态的安全性问题。
3. 资料收集：持续收集并整理相关论文，为研究人员提供全面的研究资料。

项目技术应用场景

多模态大语言模型在各个领域都有广泛应用，以下是项目可能的应用场景：

1. 医疗领域：确保模型在处理医疗图像和文本时不会生成误导性或不安全的内容。
2. 法律和金融：防止模型在处理相关文档时产生敏感或有害信息。
3. 社交媒体：监测和过滤多模态内容中的有毒或违规信息。
4. 机器人技术：确保模型在理解视觉和文本信息时不会执行危险操作。

项目特点

Awesome-MLLM-Safety 项目的特点如下：

1. 全面性：收集的资料涵盖多个领域，为研究人员提供全面的研究视角。
2. 针对性：专注于多模态大语言模型的安全性问题，聚焦于图像和文本模态。
3. 动态更新：项目持续更新，确保研究人员能够获取最新的研究成果。
4. 开放性：项目资料对所有研究人员开放，促进了学术交流和合作。

通过以上分析，我们可以看出，Awesome-MLLM-Safety 项目是一个具有重要价值和意义的开源项目，它不仅为研究人员提供了宝贵的研究资料，还为多模态大语言模型的安全性研究指明了方向。随着人工智能技术的不断进步，这一项目的重要性将日益凸显，值得广大研究人员和开发者关注和参与。

Awesome-MLLM-Safety Accepted by IJCAI-24 Survey Track 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-MLLM-Safety