RuLES基准测试评 估语言模型遵循规则能力
RuLES是一个评估语言模型遵循规则能力的基准测试项目。它提供多种测试场景,如身份验证和问答。项目包括评估脚本、红队测试工具和测试用例可视化工具。研究人员可以评估不同语言模型遵循简单规则的表现,并计算RuLES得分。项目还包含GCG攻击和模型微调的相关代码与指南。
As of March 7 2024, we have updated the repo with a revised v2.0 benchmark with new test cases. Please see our updated paper for more details.
This repo contains the code for RuLES: Rule-following Language Evaluation Scenarios, a benchmark for evaluating rule-following in language models.
SimonSays
and Questions
scenarios, added support for Google VertexAI API models. Please re-evaluate existing results with python -m llm_rules.scripts.reevaluate
.llm_rules
library.--conv_template
to --fastchat_template
.pip install -e .
To evaluate models with our API wrappers (llm_rules/models/*
), install the optional dependencies:
pip install -e .[models]
OPENAI_API_KEY=<key>
ANTHROPIC_API_KEY=<key>
GOOGLE_API_KEY=<key>
GCP_PROJECT_ID=<project_id>
>>> from huggingface_hub import snapshot_download
>>> snapshot_download(repo_id="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf", local_dir="/my_models/Llama-2-7b-chat-hf", local_dir_use_symlinks=False)
logs/
.Launch an interactive session with:
python -m llm_rules.scripts.manual_redteam --provider openai --model gpt-3.5-turbo-0613 --scenario Authentication --stream
Visualize test cases with:
python -m llm_rules.scripts.show_testcases --test_suite redteam
Our main evaluation script is llm_rules/scripts/evaluate.py
, but since we support lots of evaluation options the code may be hard to follow. Please see llm_rules/scripts/evaluate_simple.py
for a simplified version of the evaluation script.
We wrap API calls with unlimited retries for ease of evaluation. You may want to change the retry functionality to suit your needs.
redteam
test suitepython -m llm_rules.scripts.evaluate --provider openai --model gpt-3.5-turbo-0613 --test_suite redteam --output_dir logs/redteam
When evaluating models using vLLM, evaluate.py
launches an API server in-process. Concurrency should be set much higher for vLLM models. Run evaluation with:
python -m llm_rules.scripts.evaluate --provider vllm --model /path/to/model --fastchat_template llama-2 --concurrency 100
View detailed results on a single test suite with:
python -m llm_rules.scripts.read_results --output_dir logs/redteam/gpt-3.5-turbo-0613
After evaluating on all three test suites (Benign, Basic, and Redteam), compute aggregate RuLES score with:
python -m llm_rules.scripts.read_scores --model_name gpt-3.5-turbo-0613
Finally, you can view responses to individual test casees with:
python -m llm_rules.scripts.show_responses --output_dir logs/redteam/gpt-3.5-turbo-0613 --failed_only
Run the GCG attack with randomized scenario parameters in each iteration:
cd gcg_attack
python main_gcg.py --model /path/to/model --fastchat_template <template_name> --scenario Authentication --behavior withholdsecret
Output logs will be stored in logs/gcg_attack
.
To then evaluate models on the direct_request
test cases with the resulting GCG suffixes:
python -m llm_rules.scripts.evaluate --provider vllm --model /path/to/model --suffix_dir logs/gcg_attack/<model_name> --test_dir data/direct_request --output_dir logs/direct_request_gcg
To reproduce our fine-tuning experiments with Llama-2 7B Chat on the basic_like
test cases:
cd finetune
./finetune_llama.sh
We used 4x A100-80G GPUs for fine-tuning Llama-2 7B Chat and Mistral 7B Instruct, you may be able to adjust deepspeed settings to run on smaller/fewer GPUs.
When evaluating community models, we mostly rely on FastChat conversation templates (documented in model_templates.yaml
) with the exception of a few custom templates added to llm_rules/templates.py
.
@article{mu2023rules,
title={Can LLMs Follow Simple Rules?},
author={Norman Mu and Sarah Chen and
Zifan Wang and Sizhe Chen and David Karamardian and
Lulwa Aljeraisy and Basel Alomair and
Dan Hendrycks and David Wagner},
journal={arXiv},
year={2023}
}
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