ReliableGPT

• 站点名称：ReliableGPT
• 站点 URL：https://github.com/BerriAI/reliableGPT
• Title：ReliableGPT：大语言模型可靠性与安全评估工具
• Keywords：GPT 模型测试工具，大语言模型安全评估，AI 可靠性验证，LLM 风险检测，多模态可信度评估
• Description：ReliableGPT 是专注于大语言模型（LLM）可靠性与安全评估的开源工具，提供多维度测试框架，涵盖公平性、幻觉、安全性等核心指标，支持自动化评估与实时风险检测，帮助开发者快速识别模型漏洞，提升 AI 系统的可信性与稳定性。

站点简介

核心功能

1. 多维度评估框架
   提供覆盖公平性、幻觉、安全性、隐私保护、鲁棒性等 18 项评估指标的模块化工具链。例如，在公平性评估中，通过 840 条音频 / 文本样本模拟社会角色交互，检测模型对性别、口音等敏感属性的系统性偏见。在幻觉检测模块，构建 320 个测试样本，区分事实性幻觉（如音频内容与标签不匹配）和逻辑性幻觉（如语义矛盾），帮助开发者定位模型推理缺陷。
   
   
2. 实时风险检测与动态更新
   支持实时接入模型输出，自动识别越狱攻击、非法活动指导等安全风险。例如，在医疗场景中，通过三维评估策略（性别、情绪、场景）检测模型在专业领域的防御能力，发现悲伤情绪和医疗场景的越狱成功率最高可达 33.7%。工具还能动态更新评估规则，适应模型迭代和新风险场景，如多模态输入带来的跨模态影响（如图像干扰文本推理）。
   
   
3. 应用场景适配
   针对不同行业需求提供定制化解决方案。例如，在金融领域，可检测模型在处理敏感数据（如 SSN、家庭住址）时的隐私泄露风险，闭源模型对高敏感信息的拒绝率接近 100%，但开源模型在地址和密码泄露率高达 85%-100%。在医疗场景中，通过模拟临床决策路径，验证模型对药物相互作用、症状推理的准确性，降低误诊风险。
   
   
4. 自动化报告与可视化
   生成结构化评估报告，包含风险等级、漏洞详情及优化建议。例如，在鲁棒性测试中，工具可分析模型在噪声、多说话人等干扰下的性能表现，并通过对比实验（如完美文本转换假设）揭示音频语义提取的关键作用。可视化界面支持动态展示模型在不同维度的可信度得分，帮助用户快速定位改进方向。
   
   

特点优势

1. 技术创新性
   
   
   • 多模态支持：区别于传统文本评估工具，ReliableGPT 可处理图像、音频等多模态输入，评估跨模态影响（如图像干扰文本推理的可信性）。例如，在越狱攻击测试中，添加无关图片可能导致模型突破安全限制，输出违规内容。
   • 实时检索与动态更新：集成实时数据接口，可接入最新风险规则和行业标准（如 OWASP Top 10），确保评估的时效性和合规性。例如，在代码安全检测中，工具可自动调用 Snyk 等扫描工具，二次验证模型生成代码的漏洞。
   
   
2. 行业领先性
   
   
   • 细分领域覆盖：针对医疗、金融、自动驾驶等行业的高风险场景，提供定制化评估方案。例如，在医疗领域，工具可验证模型对医学影像和文本数据的联合推理能力，检测跨模态幻觉（如将眼底图像错误识别为疾病）。
   • 开源生态：作为开源工具，ReliableGPT 支持社区贡献和模型微调。用户可基于自有数据集训练细分领域检测模型（如医疗对话合规性），并通过工具包 MMTrustEval 快速集成到现有工作流。
   
   
3. 用户体验优化
   
   
   • 低门槛接入：提供 API 和命令行两种调用方式，支持与 LangChain 等框架集成，实现从数据加载到报告生成的全流程自动化。例如，开发者可通过简单配置文件，批量处理数百个模型实例的评估任务。
   • 可解释性增强：在幻觉检测等模块中，工具提供详细的推理路径分析，帮助用户理解模型错误根源。例如，在声学逻辑错误案例中，工具可定位到音频信号处理或事件识别的具体环节。
   
   

适用人群

1. AI 开发者与研究人员
   
   
   • 需验证模型在复杂场景下的可靠性，如多模态输入、对抗攻击等。例如，自动驾驶团队可利用 ReliableGPT 评估模型在噪声环境中对交通标志的识别准确性。
   • 需优化模型对齐性（Alignment），减少幻觉和偏见。例如，金融机构可通过公平性评估模块，检测模型在贷款审批中的性别或种族偏见。
   
   
2. 企业技术团队
   
   
   • 需确保 AI 系统的合规性与安全性，如医疗领域的隐私保护、金融领域的反洗钱检测。例如，兴业银行通过 AML-GPT 模型自动生成可疑交易报告，提升反洗钱效率。
   • 需降低模型部署风险，如通过实时风险检测模块提前发现越狱攻击和数据泄露漏洞。
   
   
3. 学术研究机构
   
   
   • 需开展大模型可信度对比研究，如 MultiTrust 基准中对 GPT-4o、Claude 等模型的多维度评估。
   • 需探索新评估方法，如跨模态影响分析和动态风险建模。
   
   

使用指南

1. 快速入门
   
   
   • 安装：通过 GitHub 仓库下载最新版本，依赖 Python 3.8 + 和 PyTorch 环境。
   • 配置：在配置文件中指定待评估模型的 API 地址（如 OpenAI GPT-4）、评估维度（如安全性、公平性）及输出路径。
   • 运行：执行命令python evaluate.py --config config.yaml，工具将自动下载测试数据集并启动评估。
   
   
2. 定制化评估
   
   
   • 添加自定义场景：在scenarios/目录下创建新的测试用例文件，定义输入数据、预期输出及评估指标。例如，医疗场景可添加包含药物相互作用的文本 - 图像对。
   • 调整评估参数：通过修改配置文件，调整测试样本数量（如幻觉检测模块的 320 个样本）、对抗攻击强度（如噪声比例）等参数。
   
   
3. 结果分析
   
   
   • 报告解读：在output/report.html中查看可视化报告，重点关注风险等级（如高风险的医疗场景越狱攻击）和漏洞详情（如隐私泄露的具体数据类型）。
   • 模型优化：根据报告建议，调整模型训练数据（如增加公平性样本）或部署防御措施（如提示工程增强隐私保护）。
   
   

常见问题及解决方案

1. 问题：模型在多模态评估中表现不稳定，如何定位问题？
   
   
   • 解决方案：
     • 检查输入数据格式是否符合要求（如图像分辨率、音频采样率）。
     • 使用工具的 “单模态隔离测试” 功能，分别评估文本、图像等单一模态的表现，缩小问题范围。例如，若图像输入导致幻觉率上升，可重点优化视觉编码器。
     
     
   
   
2. 问题：实时风险检测延迟较高，如何提升效率？
   
   
   • 解决方案：
     • 启用模型缓存功能，避免重复评估相同输入。
     • 部署分布式计算集群，并行处理多任务评估。例如，使用 Docker 容器化工具，通过 Kubernetes 调度任务。
     
     
   
   
3. 问题：开源模型在隐私保护测试中泄露率较高，如何改进？
   
   
   • 解决方案：
     • 采用 “提示词工程”，在输入中明确禁止泄露隐私（如 “不要输出任何个人身份信息”）。
     • 结合检索增强生成（RAG）技术，引入外部知识库验证敏感信息。
     
     
   
   

相关产品推荐

1. MultiTrust
   
   
   • 特点：清华团队发布的多模态大模型可信度评估基准，覆盖事实性、安全性等五个维度，提供 32 个任务场景和自动化工具包 MMTrustEval。
   • 适用场景：需全面评估多模态模型（如 GPT-4o、Claude3.5）在复杂环境下的可信性。
   
   
2. AudioTrust
   
   
   • 特点：专为音频大语言模型设计的评估框架，包含公平性、幻觉、鲁棒性等六大核心维度，支持闭源与开源模型接入。
   • 适用场景：需验证语音助手、自动驾驶语音交互等音频相关 AI 系统的可靠性。
   
   
3. AML-GPT
   
   
   • 特点：兴业银行自主研发的反洗钱智能生成模型，结合大语言模型与自然语言处理技术，自动生成可疑交易报告。
   • 适用场景：金融机构需提升反洗钱合规性和效率。
   
   
4. MedDr
   
   
   • 特点：港科大研发的医学多模态语言模型，支持 30 种癌症及疾病诊断，可生成医疗报告并辅助影像分析。
   • 适用场景：医疗领域需快速、准确的初步诊断支持。
   
   
5. DecodingTrust
   
   
   • 特点：微软研究院与高校合作的可信度评估平台，从八个维度测试 GPT 模型的可靠性，揭示对抗攻击、隐私泄露等潜在漏洞。
   • 适用场景：需深入分析模型在对抗环境下的行为模式，如越狱攻击、数据偏见等。