《GA项目安装与配置指南》

《GA项目安装与配置指南》

GA An encyclopedia of jailbreaking techniques to make AI models safer. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga2/GA

1. 项目基础介绍

GA项目是一个致力于提高AI模型安全性的开源项目，它收集和整理了一系列的“越狱”技术，用于对AI模型进行压力测试，以发现模型的失败模式。项目以一个精选的高性能“越狱”技术集合为特色，并整合在一个简洁的基础设施中，可以通过一行代码来发现和执行“越狱”。

项目主要使用的编程语言是Python和Jupyter Notebook。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目使用了以下关键技术和框架：

• Tree-of-Attacks with Pruning (TAP): 一种剪枝的树状攻击方法。
• Greedy Coordinate Gradients (GCG): 一种贪心坐标梯度方法。
• Bijection Learning: 一种双向学习技术。
• Crescendo: 一种多轮“越狱”方法。
• AutoDAN: 一种隐秘的“越狱”生成技术。
• AutoDAN-Turbo: 一种策略自我探索技术。

这些技术和框架旨在帮助研究人员和安全专家评估和提高AI模型的安全性。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足了以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python的包管理器）
• git（用于从GitHub克隆仓库）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地 打开命令行（终端），执行以下命令：

   git clone https://github.com/General-Analysis/GA.git
   cd GA
   

2. 安装项目依赖 在项目根目录下，执行以下命令安装项目所需的所有依赖：

   pip install -e .
   

3. 配置API密钥 在项目根目录下创建一个.env文件，并添加您的API密钥，如下所示：

   OPENAI_API_KEY=your_key
   ANTHROPIC_API_KEY=your_key
   TOGETHER_API_KEY=your_key
   

   请将your_key替换为您实际获得的API密钥。

4. 运行示例 以下是一个使用Crescendo方法对预定义数据集进行优化的简单示例。在Python环境中运行以下代码：

   from generalanalysis.jailbreaks import Crescendo, CrescendoConfig
   from generalanalysis.data_utils import load_harmbench_dataset
   
   # 使用预定义的数据集
   dataset = load_harmbench_dataset()
   score = crescendo.optimize(dataset)
   
   # 或者使用自定义的目标列表
   goals = ["how to destroy the world"]
   score = crescendo.optimize(goals)
   

   所有的结果将被保存在运行结束时项目目录下的results文件夹中。

以上就是GA项目的详细安装和配置指南。请按照上述步骤操作，您应该能够成功安装并运行该项目。如果您在安装或配置过程中遇到任何问题，请查阅项目文档或在项目GitHub页面上寻求帮助。

GA An encyclopedia of jailbreaking techniques to make AI models safer. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga2/GA