开源项目 Awesome-MLLM-Safety 使用教程

开源项目 Awesome-MLLM-Safety 使用教程

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

1. 项目介绍

Awesome-MLLM-Safety 是一个关于多模态大型语言模型（MLLMs）安全性的开源项目。该项目汇集了与多模态大型语言模型安全性相关的论文，主要关注图像和文本两个模态。项目的目标是阻止模型执行恶意指令并生成有毒内容，确保模型的安全性。该项目不涉及与鲁棒性相关的错误预测和下游应用，也不包括文本到图像等非语言模型的安全性。

2. 项目快速启动

首先，确保您的环境中安装了 Git。然后，克隆该项目到本地：

git clone https://github.com/isXinLiu/Awesome-MLLM-Safety.git

进入项目目录：

cd Awesome-MLLM-Safety

查看项目中的论文和资料：

ls -l

您将看到包含论文列表和相关文件的目录。

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：隐私泄露检测
  使用项目中的论文《The Phantom Menace: Unmasking Privacy Leakages in Vision-Language Models》来了解如何在视觉语言模型中检测隐私泄露。

• 案例二：地理位置隐私控制
  阅读《Granular Privacy Control for Geolocation with Vision Language Models》以学习如何使用视觉语言模型进行地理信息的细粒度隐私控制。

• 最佳实践：
  在实施多模态大型语言模型时，应遵循以下最佳实践：

  • 确保模型不会遵循恶意指令。
  • 避免模型生成有毒内容。
  • 定期对模型进行安全性评估。

4. 典型生态项目

• VIVA
  VIVA 是一个用于评估视觉基础决策制定中人类价值观的基准。

• MOSSBench
  MOSSBench 用于评估多模态语言模型对安全查询的过度敏感性。

• MLLMGuard
  MLLMGuard 是一个用于多模态大型语言模型多维安全性评估的套件。

通过以上教程，您可以开始使用 Awesome-MLLM-Safety 项目，并进一步探索多模态大型语言模型的安全性。

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