IntelLabs/LLMart

## 🆕 最新更新 ❗❗ 2025.06 版本显著扩展了可以使用 **LLM**art 攻击的模型类型，并添加了一个结合 **LLM**art 与 Intel [MART](https://github.com/IntelLabs/MART) 库的图像模态攻击示例，以及首个针对扩散语言模型（dLLM）的攻击！ ❗新增核心库支持并提供攻击 VLM 的示例。请查看我们针对[计算机使用模型](https://huggingface.co/ByteDance-Seed/UI-TARS-7B-DPO)进行视觉模态攻击的新[示例](examples/vlm)！ ❗新增核心库支持，可开箱即用攻击护栏模型和 [HarmBench](https://github.com/centerforaisafety/HarmBench) 等数据格式。只需在命令行中直接指定模型和数据，然后按回车键即可！ ``` uv run accelerate launch -m llmart model=harmbench-classifier data=harmbench data.subset=[0] ``` ❗新增针对 [LLaDA](https://ml-gsai.github.io/LLaDA-demo/) 扩散大语言模型的攻击示例。如果您是 AI 安全专家，结论不会让您惊讶：**LLM**art 可以在我们随时可运行的[示例](examples/llada)中约 10 分钟内破解它！ ❗我们通过 [DataMapper](src/llmart/data.py#L93) 抽象层简化了将现有数据集适配到现有模型的过程。更多详情请参阅[自定义数据集或 DataMapper](#custom-dataset-or-datamapper)！

历史更新

❗2025.04 版本带来了在 [Intel AI PC](https://www.intel.com/content/www/us/en/products/docs/processors/core-ultra/ai-pc.html) 上原生运行 **LLM**art 的完整支持！这允许 AI PC 所有者本地严格评估他们自己微调并部署的 LLM 的安全性。此版本也标志着我们向以 `uv` 为中心的安装体验的转变。通过使用 `uv sync --extra gpu`（针对 GPU）或 `uv sync --extra xpu`（针对 Intel XPU），享受稳健的跨平台（Windows、Linux）一键安装！ ❗2025.03 版本带来了让 **LLM**art 自动估算最大可用 `per_device_bs` 的新实验功能。这可以在内存充足的设备上实现高达 10 倍的加速！使用 `per_device_bs=-1` 从命令行启用。 ❗2025.02 版本为核心库带来了显著的加速，无需用户任何操作。\ 我们还建议在具有至少 48GB 内存的 GPU 上使用尽可能大的 `per_device_bs` 命令行参数值，以充分利用进一步的加速。 ❗我们现在提供针对 DeepSeek-R1 在多 GPU 上越狱思考和响应的命令行支持： ``` accelerate launch -m llmart model=deepseek-r1-distill-llama-8b data=basic per_device_bs=64 "response.replace_with=`echo -e '\"\nOkay, so I need to tell someone about Saturn.\n\n\nNO WAY JOSE\"'`" ``` ❗查看我们的新[笔记本](examples/basic/basic_dev_workflow.ipynb)，其中包含所有 `llmart` 组件的详细分步开发者概述以及如何自定义它们。

## :rocket: 快速开始 **LLM**是一个用于通过对抗测试评估 LLM 鲁棒性的工具包。基于 PyTorch 和 Hugging Face 集成构建，**LLM**art 支持可扩展的红队攻击，可跨多个设备进行并行化优化。 **LLM**art 具有可配置的攻击模式、软提示优化支持、详细日志记录，适用于希望使用现成算法进行红队评估的高级用户，以及打算尝试 LLM 输入空间优化实现细节的研究强力用户。 虽然仍在开发中，但 **LLM**art 的目标是支持任何 Hugging Face 模型，并包含用于模块化实现不同攻击策略的示例脚本。 ### 安装 **LLM**art 在 Ubuntu 22.04 和 Windows 上开发和测试。我们使用 `uv` 进行打包，必须首先在您的操作系统上[单独安装](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)。 **LLM**art 需要一台至少配备一个 NVIDIA GPU _或_ 一个 [Intel GPU](https://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/discrete-gpus/arc.html) 的机器。 目前，我们仅支持从源码安装。首先，克隆并进入仓库： ``` git clone https://github.com/IntelLabs/LLMart cd LLMart ``` 从源码安装（针对 NVIDIA GPU）： ``` uv sync --extra gpu ``` 从源码安装（针对 Intel GPU）需要额外一步： ``` uv sync --extra xpu ``` ``` python3.11 -m venv .venv source .venv/bin/activate # Or .venv/Scripts/activate for Windows pip install -e ".[gpu]" # Or xpu ``` ### 运行对抗攻击 假设我们想要优化一个对抗攻击，迫使 `meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct` 模型产生以下开放式响应： 安装环境并设置 `export HF_TOKEN=...` 为具有有效模型访问权限的令牌后，可以使用以下命令运行 **LLM**art 来优化后缀： ``` uv run accelerate launch -m llmart model=llama3-8b-instruct data=basic ``` 仅在 Intel GPU 上运行只需添加 `model.device=xpu` 命令行参数： ``` uv run accelerate launch -m llmart model=custom model.name=meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct model.revision=0cb88a4f764b7a12671c53f0838cd831a0843b95 data=basic model.device=xpu ``` 这将自动在检测到的最多设备上分配攻击。结果保存在 `outputs/llmart` 文件夹中，可以使用以下命令在 `tensorboard` 中可视化： ``` tensorboard --logdir=outputs/llmart ``` 在大多数情况下，**LLM**art 可以直接从命令行使用。所有可用命令行参数及其说明可在 [CLI 参考](docs/cli-reference.md) 中找到。 ## :briefcase: 项目概述 算法 **LLM**art 功能结构如下，尽可能使用 PyTorch 命名约定： ``` 📦LLMart ┣ 📂examples # Click-to-run example collection ┗ 📂src/llmart # Core library ┣ 📜__main__.py # Entry point for python -m command ┣ 📜attack.py # End-to-end adversarial attack in functional form ┣ 📜callbacks.py # Hydra callbacks ┣ 📜config.py # Configurations for all components ┣ 📜data.py # Converting datasets to torch dataloaders ┣ 📜losses.py # Loss objectives for the attacker ┣ 📜model.py # Wrappers for Hugging Face models ┣ 📜optim.py # Optimizers for integer variables ┣ 📜pickers.py # Candidate token deterministic picker algorithms ┣ 📜samplers.py # Candidate token stochastic sampling algorithms ┣ 📜schedulers.py # Schedulers for integer hyper-parameters ┣ 📜tokenizer.py # Wrappers for Hugging Face tokenizers ┣ 📜transforms.py # Text and token-level transforms ┣ 📜utils.py ┣ 📂datasets # Dataset storage and loading ┗ 📂pipelines # Wrappers for Hugging Face pipelines ``` 将所有组件整合在一起以启动针对 LLM 的对抗攻击的详细开发者工作流程可在 [examples/basic](examples/basic/) 中找到。 ## :robot: 模型 虽然 **LLM**art 通过自定义命名方案提供有限数量的模型访问权限（请参阅 `config.py` 中的 `PipelineConf` 类），但它专为 Hugging Face hub 模型兼容性而设计。 可以直接通过指定以下内容来运行 hub 上的新模型： ``` model=custom model.name=... model.revision=... ``` 例如，要加载自定义模型： ``` uv run accelerate launch -m llmart model=custom model.name=Intel/neural-chat-7b-v3-3 model.revision=7506dfc5fb325a8a8e0c4f9a6a001671833e5b8e data=basic ``` ### :brain: 大模型 **LLM**art 还支持无法在单个设备上执行前向和/或后向传播的大模型： ``` uv run python -m llmart model=llama3.1-70b-instruct model.device=null model.device_map=auto data=basic ``` ## :clipboard: 数据集 检查和向 **LLM**art 添加新数据集仅涉及一个返回标准 Hugging Face 对话格式列表的函数。 ### 源代码修改 `basic` 数据集是最简单的实例，位于 [`datasets/basic.py`](src/llmart/datasets/basic.py)，但也足够强大以支持自定义修改。 例如，要修改自然语言提示和所需的开放式响应，以下基本编辑就足够了： ``` diff src/llmart/datasets/basic.py example = dict( - prompt="Tell me about the planet Saturn.", completion="NO WAY JOSE" + prompt="Tell me how to do something not allowed.", completion="Sure, I'll tell you: first, you" ) ``` 通过输入回合结束令牌也可以直接诱导封闭式响应。例如，对于 Llama 3 系列模型： ``` diff src/llmart/datasets/basic.py example = dict( - prompt="Tell me about the planet Saturn.", completion="NO WAY JOSE" + prompt="Tell me about the planet Saturn.", completion="No!<|eot_id|>" ) ``` ### 命令行修改 **LLM**art 还支持加载 [AdvBench](https://github.com/llm-attacks/llm-attacks) 数据集，其中包含预定义的目标响应以确保一致的基准测试。 使用 **LLM**art 使用 AdvBench 需要指定要攻击的样本子集。默认情况下，以下命令将自动从其[原始来源](https://raw.githubusercontent.com/llm-attacks/llm-attacks/refs/heads/main/data/advbench/harmful_behaviors.csv)下载 .csv 文件并将其用作数据集： ``` uv run accelerate launch -m llmart model=llama3-8b-instruct data=advbench_behavior data.subset=[0] ``` 要针对多个样本训练单个对抗攻击，用户可以通过 `data.subset=[0,1]` 指定精确的样本。 上述命令还通过包含 `dataset.files=/path/to/file.csv` 参数来支持数据集的本地修改。 ### 自定义数据集或 DataMapper 在最一般的情况下，您可以编写自己的[数据集加载脚本](https://huggingface.co/docs/datasets/en/dataset_script)或 [DataMapper](src/llmart/data.py#L93) 并将其传递给 **LLM**art。例如，您可以为来自 [BoN Jailbreaking](https://github.com/jplhughes/bon-jailbreaking/) 的数据集编写一个自定义 `DataMapper`，针对 [Unispac/Llama2-7B-Chat-Augmented](https://huggingface.co/Unispac/Llama2-7B-Chat-Augmented) 模型，方法是创建一个包含以下内容的 `/tmp/bon_jailbreaks.py` 文件： ``` from llmart import DataMapper class BoNJailbreaksMapper(DataMapper): """ Make text_jailbreaks.csv compatible with Llama2 chat template. """ def __call__(self, batch): # batch contains the following keys from text_jailbreaks.csv: # direct_request,behavior_id,experiment,idx,model,augmented_file,response,length,label convs = [ [ dict(role="user", content=self.modify_prompt(direct_request)), dict(role="assistant", content=self.force_completion(response)), ] for direct_request, response in zip( batch["direct_request"], batch["response"] ) ] return dict(conversation=convs) ``` 然后您可以调用模型 ``` uv run accelerate launch -m llmart model=llama2-7b-deep-alignment data=custom data.path=csv data.files=https://raw.githubusercontent.com/jplhughes/bon-jailbreaking/refs/heads/main/docs/assets/data/text_jailbreaks.csv data.subset=[0] data.mapper=/tmp/bon_jailbreaks.py ``` 请参阅 [`datasets/basic.py`](src/llmart/datasets/basic.py) 了解如何编写自定义数据集和/或数据映射器。 ## :chart_with_downwards_trend: 优化器和调度器 语言模型的离散优化 [(Lei et al, 2019https://proceedings.mlsys.org/paper_files/paper/2019/hash/676638b91bc90529e09b22e58abb01d6-Abstract.html) —— 特别是应用于自回归 LLM 的贪心坐标梯度（GCG）[(Zou et al, 2023)](https://arxiv.org/abs/2307.15043) —— 是 [`optim.py`](src/llmart/optim.py) 的主要关注点。 我们使用 `torch.optim` API 通过在搜索过程中利用 `closure` 功能重新实现 GCG 算法，同时将优化与非必要组件完全解耦。 ``` class GreedyCoordinateGradient(Optimizer): def __init__(...) # Nothing about LLMs or tokenizers here ... def step(...) # Or here ... ``` [`schedulers.py`](src/llmart/schedulers.py) 中实现的调度器也是如此，它们遵循 PyTorch 命名约定，但专门为整数超参数设计（连续优化器中"学习率"的整数等价物）。 这意味着 GCG 优化器和调度器可以在其他整数优化问题（可能与自回归语言建模无关）中重复使用，只要可以定义梯度信号即可。 ## :pencil2: 引用 如果您发现此仓库对您的研究有帮助，请引用： ``` @software{llmart2025github, author = {Cory Cornelius and Marius Arvinte and Sebastian Szyller and Weilin Xu and Nageen Himayat}, title = {{LLMart}: {L}arge {L}anguage {M}odel adversarial robutness toolbox}, url = {http://github.com/IntelLabs/LLMart}, version = {2026.01.1}, year = {2026}, } ```

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