SafetyBench: 安全基准测评工具使用指南

SafetyBench: 安全基准测评工具使用指南

SafetyBenchOfficial github repo for SafetyBench, a comprehensive benchmark to evaluate LLMs' safety.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SafetyBench

SafetyBench 是一个全面的基准测试框架，旨在评估大型语言模型（LLMs）的安全性。本指南将帮助您了解其结构、如何启动以及配置详情，确保您能高效地使用这一重要资源。

1. 项目目录结构及介绍

SafetyBench 的组织结构精心设计，便于开发者和研究人员快速上手。以下是关键的目录组件：

.
├── code                # 包含核心代码和数据处理逻辑
│   ├── ...
├── figs                # 图表和可视化数据
│   ├── ...
├── .gitignore          # 忽略的文件列表
├── LICENSE             # 许可证文件，说明软件使用的版权条款
├── README.md           # 项目的主要文档，介绍项目目的、使用方法等
├── submission_example.json # 提交样例，指导如何提交测试结果
└── ...

注：code 目录通常含有执行基准测试的核心脚本和模型交互逻辑；.gitignore定义了哪些文件不应被版本控制系统跟踪；LICENSE 明确了使用此开源项目时的法律权限；而README.md是最重要的入门文档。

2. 项目的启动文件介绍

虽然具体的启动文件名未在提供的信息中直接指出，通常，在 code 目录下或者根目录中会有一个主要的入口脚本或应用服务器，例如 main.py, run_benchmark.py 等。启动过程可能涉及调用该脚本来加载数据集、设置模型参数，并执行安全性评估。为了正式运行 SafetyBench，您可能需要首先准备环境并安装必要的依赖，这通常通过 requirements.txt 文件来指定，尽管示例中没有明确提及这一文件。执行流程大致如下：

# 假设存在一个主脚本run_benchmark.py
python code/run_benchmark.py --config path_to_your_config

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常负责设定实验细节，如模型选择、数据集路径、安全评估类别等。在 SafetyBench 中，配置设置很可能分布在几个地方，包括专门的配置文件（假设为 config.yaml 或是在提交样例 submission_example.json 中列出的关键参数）。一个典型的配置文件示例可能会包含以下字段：

model:
  name: "GPT-4" # 模型名称
language:
  - "Chinese"
  - "English"
tasks:
  - "safety_category_1"
  - "safety_category_2"
data_path: "path/to/safetybench_data" # 数据集路径
output_dir: "results/" # 结果保存路径

请注意，具体配置项需参照项目文档或示例文件中的实际内容进行调整。配置文件允许用户定制化评估流程，以适应不同的研究需求和场景。

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以上指南基于通用的开源项目结构和实践编写，由于提供的信息不包含确切的文件名称和内部结构细节，实际操作时请参照 README.md 和项目内具体文档进行。

SafetyBenchOfficial github repo for SafetyBench, a comprehensive benchmark to evaluate LLMs' safety.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SafetyBench