LLM Attacks 项目使用教程

LLM Attacks 项目使用教程

llm-attacks Universal and Transferable Attacks on Aligned Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-attacks

1. 项目介绍

LLM Attacks 是一个专注于对齐语言模型（Aligned Language Models）进行通用和可转移攻击的开源项目。该项目由 Andy Zou、Zifan Wang、Nicholas Carlini、Milad Nasr、J. Zico Kolter 和 Matt Fredrikson 等人开发。其主要目标是研究和实现针对大型语言模型的攻击方法，特别是那些已经对齐的模型。

项目的主要特点包括：

• 通用性：攻击方法适用于多种语言模型。
• 可转移性：攻击方法可以在不同的模型之间转移。
• 快速实现：提供了易于使用的代码和工具，方便研究人员和开发者快速上手。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先，确保你已经安装了最新版本的 FastChat（fschat）：

pip install fschat==0.2.23

然后，从 GitHub 克隆项目并安装依赖：

git clone https://github.com/llm-attacks/llm-attacks.git
cd llm-attacks
pip install -e .

下载模型

项目支持 Vicuna-7B 和 LLaMA-2-7B-Chat 模型。你可以按照以下步骤下载这些模型：

1. 下载模型权重（例如，通过 HuggingFace 转换的权重）。
2. 将模型存储在一个根目录中，例如 /DIR。

配置模型路径

在 experiments/configs/individual_xxx.py 和 experiments/configs/transfer_xxx.py 文件中配置模型和分词器的路径：

config.model_paths = [
    "/DIR/vicuna/vicuna-7b-v1.3",
    # 更多模型路径
]

config.tokenizer_paths = [
    "/DIR/vicuna/vicuna-7b-v1.3",
    # 更多分词器路径
]

运行示例

项目提供了一个 Jupyter Notebook 示例，用于攻击 LLaMA-2 模型。你可以通过以下命令启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook demo.ipynb

3. 应用案例和最佳实践

案例1：针对 LLaMA-2 的攻击

通过 demo.ipynb 文件，你可以快速了解如何使用 GCG（Greedy Coordinate Gradient）算法对 LLaMA-2 模型进行攻击。该示例展示了如何生成有害的输出，并监控攻击过程中的损失。

案例2：多行为实验

在 experiments 目录下，你可以运行多行为实验，测试模型在不同行为下的表现：

cd experiments/launch_scripts
bash run_gcg_multiple.sh vicuna

最佳实践

• 模型选择：根据实验需求选择合适的模型，并确保模型路径配置正确。
• 参数调整：通过 ml_collections 包调整实验的超参数，以获得更好的实验结果。
• 结果分析：使用 experiments/parse_results.ipynb 文件分析实验结果，确保攻击的有效性。

4. 典型生态项目

FastChat

FastChat 是一个用于快速开发和部署聊天机器人的开源框架。LLM Attacks 项目依赖 FastChat 进行模型的加载和交互。

HuggingFace Transformers

HuggingFace Transformers 是一个广泛使用的自然语言处理库，提供了大量的预训练模型。LLM Attacks 项目使用 HuggingFace 提供的模型权重进行实验。

ml_collections

ml_collections 是一个用于管理实验配置的开源库。LLM Attacks 项目使用该库来管理实验的超参数，方便用户进行参数调整和实验复现。

通过以上模块的介绍，你可以快速上手并深入了解 LLM Attacks 项目，进行相关的研究和开发工作。

llm-attacks Universal and Transferable Attacks on Aligned Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-attacks