AlignLab：大規模言語モデルの整列のための包括的なツールセット

AlignLabはOpenAlignチームによって開発されたオープンソースプロジェクトであり、大規模な言語モデルのアライメントに特化したフレームワークとツールの完全なセットを提供する。アラインメント」とは、モデルの動作や出力を人間の期待や価値観とより一致させることであり、安全で、真実で、偏りがなく、無害であることを保証することを意味します。大きなモデルがますます強力になるにつれて、それらが責任を持って使用されることを保証することが中心的な課題となっています。アラインラボは、この問題に対処するための標準化された使いやすいツールのセットを研究者や開発者に提供することを目指しています。このプロジェクトは、複雑なセキュリティ評価を実行し、簡単なコマンドで詳細な分析を生成することを可能にする統一されたワークフローに、複数の主流ルーブリックとデータセットを統合することにより、モデルの信頼性を体系的に向上させる。

機能一覧

• 統一された評価の枠組み複数の主流評価ツール（lm-evaluation-harness、OpenAI Evalsなど）のアダプターを統合し、ユーザーがツールを切り替える必要がないようにする。
• 広範なベンチマーク・スイート以下のような、あらかじめ設定されたレビュー・スイートが組み込まれています。safety_core_v1安全性、有害物質含有量、信憑性から偏見に至るまで、幅広い次元をカバーする。
• 「レジストリ優先設計すべてのベンチマークは、シンプルなYAMLこのファイルには、データソース、レビューの評価基準、バージョニングに関する情報が定義されており、レビューの再現性を保証している。
• 多言語サポート複数の言語の毒性、リアリズム、バイアスデータセットのローダーを統合することで、言語間のモデルアライメント研究が容易になる。
• 「ガード」モデルの統合Llama-Guard-3のような "ガード "モデルを呼び出すための統一されたインターフェイスを提供します。
• スマートボディのレビュー攻撃の成功率や過剰なサービス拒否の傾向の評価など、セキュアなサンドボックス環境におけるインテリジェンスの能力評価をサポートします。
• 自動レポート作成グラフ、信頼区間、カテゴリーデータ分析など、学術論文に近い形式で詳細な評価レポートをワンクリックで作成でき、PDFやHTML形式へのエクスポートにも対応しています。

ヘルプの使用

AlignLabは、コマンドラインツールとPythonのコアライブラリのセットを提供し、ユーザーがモデルアライメントのあらゆる側面を実行できる柔軟性を提供します。

1.環境設置

プロジェクトにお勧め uv をパッケージ・マネージャーとして使用することで、依存関係をより迅速に解決することができる。

ステップ1: uvのインストール
あなたのシステムにまだインストールされていない場合 uvこれは pipx もしかしたら pip インストールを実行する。

# 使用 pipx (推荐)
pipx install uv

# 或者使用 pip
pip install uv

ステップ2：仮想環境の作成とアクティベーション
お好きなプロジェクト・ディレクトリで uv 新しいPython仮想環境を作成する。

# 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

ステップ3：AlignLabリポジトリをクローンする
プロジェクトのコードをGitHubからローカルにクローンする。

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

ステップ 4: プロジェクトの依存関係をインストールする
リポジトリのルートディレクトリで uv pip install コマンドはAlignLabのすべてのモジュールをインストールします。-e これは、ソースコードに加えた変更が即座に反映されることを意味し、開発やデバッグに最適です。

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

設置完了後alignlab コマンドラインツールが使えるようになった。

2.コア機能の運用

AlignLabの主な機能は以下を通じて提供される。 alignlab コマンドラインツールを呼び出すには、以下のコアコマンドを使用する。

A. 完全なセキュリティ評価を実施する

これは、指定されたモデルについて包括的なセキュリティ・コア・レビューを実行し、レポートを作成するために最もよく使用される機能の一つである。

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という名前のファイルを指定する。 safety_core_v1 のプリセット・レビュー・スイートには、安全性、偏見、信憑性に関する一連のテストが含まれている。
• --model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instructここでは、Llama-3.1 8Bコマンド微調整モデルを例にしている。
• --provider hfモデル提供者をハギング・フェイス(hf).
• --guards llama_guard_3ラマ・ガード3モデルを「ガードマン」として評価プロセスに組み込み、モデルのセキュリティ能力を評価する。
• --max-samples 200迅速な検証のために、テストタスクごとに最大200サンプルを使用できるように設定されています。
• --report out/safety_core_v1評価結果を保存するパスを指定します。

B. 視覚化レポートの作成

レビューの最後に report build コマンドは、生の評価結果データを人間が読めるレポートにまとめます。

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

• out/safety_core_v1: 前のコマンドで評価結果を保存したディレクトリを指す。
• --format html,pdf: レポートをHTMLとPDFの両方の形式で生成することを指定します。

C. 利用可能なリソースの表示

AlignLabに登録されているベンチマークやモデルをいつでも確認することができます。

# 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. 個別ベンチマークの実行

全ベンチマークを実行するだけでなく、特定のベンチマークだけをテストすることもできます。

# 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

アプリケーションシナリオ

1. AIセキュリティ・コンプライアンス研究
   研究者はAlignLabを利用して、様々なビッグ・ランゲージ・モデルの標準化されたセキュリティ・レビューを実施し、包括的なベンチマーク・スイートを通じて、有害情報の生成、バイアス、プライバシー侵害などの観点からモデルのリスクを体系的に評価することができます。生成された定量的なレポートは、学術論文や研究分析に直接使用することができます。
2. エンタープライズクラスのモデルの導入前検証
   AlignLabは、開発チームがモデルを本稼働させる前に、厳格な「レッドチーム演習」とリスク評価を実施し、モデルが企業のセキュリティおよび倫理ガイドラインに準拠していることを確認できるよう支援する、本稼働環境向けのすぐに使える評価プロセスを提供します。倫理ガイドライン
3. ドメイン固有モデルのアライメント微調整
   例えば、TruthfulQAを通じた出力の真実性のチェックや、カスタマイズされたベンチマークを通じた無害性の確保などです。AlignLabは、開発者が微調整プロセス中にモデルの整合レベルを継続的に監視することを支援します。
4. 多言語モデルの公平性と一貫性のテスト
   AlignLabの多言語サポートは、開発者が異なる言語を扱う際のモデルの公平性と文化的感度を評価し、潜在的な偏りの問題をタイムリーに特定して修正するのに役立ちます。

品質保証

1. モデル・アライメント」とはどういう意味か？
   モデルアライメントとは、大規模な言語モデルを人間の意図、価値観、社会規範に適合させ、その挙動と出力を最適化するプロセスである。アラインラボは、モデルのアラインメントのレベルを体系的に評価し、改善するために設計されたツールです。
2. AlignLabと他のレビューツールとの違いは何ですか？
   AlignLabの最大の特徴は、「包括的」かつ「フレームワーク」であることです。評価アルゴリズムを再発明する代わりに、AlignLabは成熟し広く認知された評価ツール（HarmBench、JailbreakBenchなど）を「アダプター」モードを通じて統一されたフレームワークに統合します。これにより、ユーザーは複数のツールの使い方を学ぶ必要がなくなり、単一のコマンドセットを通じて異なる評価機能を呼び出したり、標準化されたレポートを作成したりすることが可能になり、アライメントのワークフローが大幅に簡素化されます。
3. AlignLabを使用するにはどのようなハードウェア構成が必要ですか？
   ハードウェアの要件は、レビューするモデルのサイズに大きく依存します。Llama-3.1 8Bのようなモデルの場合、少なくとも24GBのメモリを搭載した民生用または業務用のグラフィックカードが必要です。AlignLab自体はPythonフレームワークであり、それほど多くのリソースを消費しません。
4. 独自のデータセットやルーブリックを追加できますか？
   AlignLabは「レジストリファースト」で設計されており、新しいベンチマークの追加は非常に簡単です。新しいベンチマークをbenchmarks/ディレクトリにYAML設定ファイルで、データセットのソース（例：Hugging Face Hub）、判定タスクのタイプ、判定方法、関連するメタデータを定義すれば十分です。この設計により、フレームワークを拡張するのが非常に簡単になる。