Microsoft Promptpex项目中的评估结果可视化改进方案

Microsoft Promptpex项目中的评估结果可视化改进方案

promptpex Prompt Exploration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptpex

在人工智能安全评估领域，microsoft/promptpex项目作为重要的开源工具，其评估结果的可视化呈现方式直接影响着研究人员的分析效率。当前项目中，多模型多提示样本的评估结果以表格形式呈现，这种方式虽然能展示基础数据，但在直观性和信息密度方面存在提升空间。

评估结果表格目前显示的是各模型在不同提示样本下的合规性得分，这种二维表格结构虽然完整但不够直观。特别是在进行横向比较时，研究人员需要花费额外精力对比数值差异。而论文中采用的条形图展示方式，通过视觉高度差异直接呈现非合规性指标（数值越高代表模型抗诱导能力越强），这种形式更符合人类视觉认知规律。

从技术实现角度，项目团队已经开发了基于Python的脚本工具，能够处理overview.csv文件生成复杂可视化图表。这种自动化方案具有良好的扩展性，可以支持：

1. 多维度数据对比（不同模型架构间的表现差异）
2. 时序趋势分析（模型迭代过程中的安全性变化）
3. 异常值快速识别（特定提示样本下的异常响应）

对于评估指标的可视化优化，建议采用分层设计：

• 基础层保持现有表格形式，确保数据完整性
• 中间层添加交互式条形图，支持动态筛选模型/样本
• 高级分析层可引入热力图展示多维度关联性

这种可视化改进不仅能提升现有用户的分析体验，还能降低新用户的入门门槛。通过更直观的图形呈现，研究人员可以快速把握模型安全性的整体态势，将更多精力投入在核心算法优化而非数据解读上。

未来发展方向可考虑集成自动化报告生成功能，将可视化图表与文字分析结合，形成完整的评估报告框架。同时可以探索基于机器学习的评估结果预测功能，通过历史数据预测新提示样本可能引发的模型反应。

promptpex Prompt Exploration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptpex