AlignLab：用于对齐大语言模型的综合工具集

AlignLab 是一个由 OpenAlign 团队开发的开源项目，它提供了一套完整的框架和工具，专门用于对齐大语言模型。所谓“对齐”，是指让模型的行为和输出更符合人类的期望与价值观，例如确保其安全性、真实性、无偏见和无害性。随着大模型的能力越来越强，如何确保它们被负责任地使用成为了一个核心挑战，而 AlignLab 的目标就是为研究人员和开发者提供一套标准、易用的工具来解决这个问题。这个项目通过整合多种主流的评测标准和数据集，形成了一个统一的工作流程，用户可以通过简单的命令来运行复杂的安全评估、生成详细的分析报告，从而系统性地提升模型的可靠性。

Function List

• 统一的评测框架：将多个主流评测工具（如 lm-evaluation-harness、OpenAI Evals）的适配器整合在一起，用户无需在不同工具间切换。
• 丰富的基准测试套件：内置了多个预设的评测套件，如safety_core_v1，涵盖了从安全性、毒性内容、真实性到偏见等多个维度的评测。
• “注册表优先”设计：所有的基准测试都通过一个简单的YAML文件来定义，包含了数据来源、评测指标和版本等信息，确保了评测的可复现性。
• Multi-language support：集成了多种语言的毒性、真实性和偏见数据集的加载器，方便进行跨语言的模型对齐研究。
• “守卫”模型集成：提供统一的接口来调用像 Llama-Guard-3 这样的“守卫”模型，可以作为前置或后置过滤器，或者作为裁判来评估模型输出的安全性。
• 智能体评测：支持在安全的沙盒环境中对智能体的能力进行评测，例如评估其攻击成功率和过度拒绝服务的倾向。
• Automated report generation：能够一键生成详细的评测报告，格式类似于学术论文，包含图表、置信区间和分类别的数据分析，并支持导出为PDF或HTML格式。

Using Help

AlignLab 提供了一套命令行工具和核心Python库，让用户可以灵活地进行模型对奇的各项工作。

1. Environmental installation

Project Recommended Use uv 作为包管理器，以获得更快的依赖解析速度。

第一步：安装 uv
如果你的系统中还没有 uvThis can be accomplished by pipx maybe pip Perform the installation.

# 使用 pipx (推荐)
pipx install uv

# 或者使用 pip
pip install uv

第二步：创建虚拟环境并激活
在你选择的项目目录下，使用 uv 创建一个新的Python虚拟环境。

# 创建名为 .venv 的虚拟环境
uv venv

# 激活虚拟环境 (Windows)
.venv\Scripts\activate

# 激活虚拟环境 (macOS/Linux)
source .venv/bin/activate

第三步：克隆 AlignLab 仓库
从 GitHub 上将项目代码克隆到本地。

git clone https://github.com/OpenAlign/AlignLab.git
cd AlignLab

第四步：安装项目依赖
在仓库的根目录下，使用 uv pip install 命令安装 AlignLab 的所有模块。-e 参数表示以“可编辑”模式安装，这意味着你对源代码的修改会立刻生效，非常适合开发和调试。

uv pip install -e packages/alignlab-core -e packages/alignlab-cli \
-e packages/alignlab-evals -e packages/alignlab-guards \
-e packages/alignlab-agents -e packages/alignlab-dash

Upon completion of the installationalignlab 命令行工具就可以使用了。

2. 核心功能操作

AlignLab 的主要功能通过 alignlab 命令行工具来调用，以下是几个核心命令的使用方法。

A. 运行一次完整的安全评估

这是一个最常用的功能，可以对指定的模型运行一套全面的安全核心评测，并生成报告。

alignlab eval run --suite alignlab:safety_core_v1 \
--model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct --provider hf \
--guards llama_guard_3 --max-samples 200 \
--report out/safety_core_v1

• --suite alignlab:safety_core_v1: 指定使用名为 safety_core_v1 的预设评测套件，它包含了一系列关于安全性、偏见和真实性的测试。
• --model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct: 指定需要被评测的模型，这里以 Llama-3.1 8B 指令微调模型为例。
• --provider hf: 指定模型提供方为 Hugging Face (hf).
• --guards llama_guard_3: 在评测流程中加入 Llama Guard 3 模型作为“守卫”，用于评估模型的安全防护能力。
• --max-samples 200: 设置每个测试任务最多使用200个样本，用于快速验证。
• --report out/safety_core_v1: 指定评测结果的保存路径。

B. 生成可视化报告

在评测运行结束后，你可以使用 report build 命令将原始的评测结果数据编译成人类易读的报告。

alignlab report build out/safety_core_v1 --format html,pdf

• out/safety_core_v1: 指向上一条命令中保存评测结果的目录。
• --format html,pdf: 指定同时生成 HTML 和 PDF 两种格式的报告。

C. 查看可用的资源

你可以随时查看 AlignLab 中已经注册了哪些可用的基准测试和模型。

# 列出所有可用的基准测试，并按安全、多语言进行筛选
alignlab benchmarks ls --filter safety,multilingual

# 列出所有可用的模型
alignlab models ls

D. 运行单个基准测试

除了运行完整的套件，你也可以只针对某一个特定的基准进行测试。

# 运行 truthfulqa 基准测试的验证集部分
# 并使用大语言模型作为裁判 (llm_rubric) 来进行打分
alignlab eval run truthfulqa --split validation --judge llm_rubric

application scenario

1. AI安全与合规研究
   研究人员可以利用 AlignLab 对不同的大语言模型进行标准化的安全评测，通过其全面的基准测试套件，系统性地评估模型在有害信息生成、偏见、隐私泄露等方面的风险。生成的量化报告可直接用于学术论文和研究分析。
2. 企业级模型部署前验证
   企业在将大模型集成到产品或服务之前，需要确保其输出内容的安全性和可靠性。AlignLab 提供了一套生产环境开箱即用的评测流程，可以帮助开发团队在模型上线前进行严格的“红队演练”和风险评估，确保模型符合公司的安全与道德准则。
3. 特定领域模型的对齐微调
   当开发者需要为一个特定领域（如金融、医疗）微调模型时，不仅要提升其专业能力，还要确保其行为符合行业规范。AlignLab 可以帮助开发者在微调过程中持续监控模型的对齐水平，例如通过 TruthfulQA 检验其输出的真实性，或通过自定义的基准来确保其无害性。
4. 多语言模型的公平性与一致性测试
   对于需要服务全球用户的多语言模型，确保其在不同文化和语言背景下表现一致且无偏见至关重要。AlignLab 的多语言支持功能，可以帮助开发者评估模型在处理不同语言时的公平性和文化敏感性，及时发现并修复潜在的偏见问题。

QA

1. 什么叫作“模型对齐”？
   模型对齐是指调整和优化大语言模型，使其行为和输出与人类的意图、价值观和社会规范保持一致的过程。这主要包括三个层面：有用性（能理解并完成指令）、真实性（不说假话）和无害性（不产生有偏见、歧视性或危险的内容）。AlignLab 这个工具就是为了系统性地评测和提升模型的对齐水平而设计的。
2. AlignLab 和其他评测工具有什么不同？
   AlignLab 最大的特点是其“综合性”和“框架性”。它本身不重新发明评测算法，而是将社区中已经成熟的、被广泛认可的评测工具（如 HarmBench, JailbreakBench 等）通过“适配器”模式整合到一个统一的框架下。这让使用者无需学习多种工具的用法，通过一套命令就能调用不同的评测能力，并产出标准化的报告，大大简化了对齐工作的流程。
3. 使用 AlignLab 需要什么样的硬件配置？
   硬件需求主要取决于你要评测的模型大小。如果要评测像 Llama-3.1 8B 这样的模型，你需要一张拥有至少 24GB显存的消费级或专业级显卡。对于更大规模的模型，则需要更强的计算资源。AlignLab 本身是一个Python框架，资源消耗不大，主要的开销来自于加载和运行大语言模型。
4. 我可以添加自己的数据集或评测标准吗？
   可以。AlignLab 的设计是“注册表优先”，添加一个新的基准测试非常简单。你只需要在benchmarks/directory to create aYAML配置文件，在其中定义好你的数据集来源（例如 Hugging Face Hub）、评测任务类型、评判方式和相关元数据即可。这种设计让框架的扩展变得非常容易。