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TrustLLM

TrustLLM ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Lokale LLMs von HowieHwong (HowieHwong/TrustLLM auf GitHub). Es hat 633 Sterne auf GitHub und 68 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 4. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.

[ICML 2024] TrustLLM: LLM trustworthiness evaluation across truthfulness, safety

💎 Geheimtipp★ 633 Sterne⑂ 68 ForksMITaktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
633
Forks
68
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
4. Oktober 2026
Kategorie
Lokale LLMs
Eintragstyp
Geheimtipp — eine kürzere Seite für ein weniger bekanntes Projekt
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Get the code

    Clone HowieHwong/TrustLLM and move into the project folder.

  2. Install dependencies

    Install the Python requirements with pip — a virtual environment keeps things clean.

  3. Pick a model

    Choose a local model or add a provider API key.

  4. Start using it

    Run prompts and keep everything under your control.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

AI

Built around artificial intelligence from the ground up.

AI Agents

Built for autonomous AI agent workflows.

Benchmark

Includes benchmarks to measure model quality.

Dataset

Ships with datasets.

Evaluation

Model evaluation workflows.

Hallucination

Hallucination measurement.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/HowieHwong/TrustLLM.git
    cd TrustLLM
  2. Step 2 — Install dependencies

    Set up what the project needs to run.

    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run it

    Start the app — the README has the exact command and flags.

    python main.py  # entrypoint varies — check the README
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

What license is it under?

MIT licensed — free for personal and commercial use.

Do I need to pay for an AI model?

The app itself is free; cloud models need your own API key and are billed by the provider. Local models cost nothing to run.

How hard is it to install?

Clone the repo and pip-install the requirements — the README covers the exact steps.

Where do I get help?

The GitHub repo's issues and discussions are the main support channel.

Is the project still maintained?

Last pushed 2026-10-04 with 68 forks. Skim recent commits to gauge momentum before relying on it.

// weiter entdecken

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