层次遗传💉GAN的实践篇👌

层次遗传💉GAN的实践篇👌

完成人：博客园-岁月月宝贝

搬运权限：禁止搬运

书写这部分的原因是，中期答辩时收到了评委老师对使用生成对抗网络（GAN）再对遗传算法进一步优化的建议，就想着尝试一下🐼（提出建议的老师是漏洞挖掘方向的，虽然和我们不一样，但是交叉方向的成功案例可能对我们的成功有一定帮助）❤。

🚗 前期准备与工作概述

考虑到cursor里面的claude是目前最强的编程辅助工具，所以为了丝滑地加入这个方法，我选择好好学习并且使用cursor为编程辅助工具🎉。

于是，在我认真完整阅读Cursor的官方文档同步本地尝试后(外加整理笔记📚一份)，我立刻开始了远程“Cursor，启动！”，全力开始加入GAN算法。我们通过对抗训练优化生成器和判别器，其中生成器试图生成能够欺骗判别器的样本，而判别器则努力提高其区分能力。为了提升模型的鲁棒性和训练效果，我们在损失函数中引入了标签平滑和噪声添加技术。最终，GAN生成的样本与HGA结合，通过局部优化和全局搜索的协同作用，选择最优的测试用例前缀。复杂的算法使得对显存的要求急剧升高，不得不修改了batch_size（我们原本设置不变的变量）以及关闭vllm加速(采用最简单的transformer加速)，最后还不得不减小了对模型生成回答长度的要求和精度要求。通过合理显存管理与设备分配（甚至改了双卡的分配及相关分区），算法在十几次修改后终于跑通了🌱，但是一个测试用例的生成就需要两小时左右（共400个测试用例）❗。在我的执着坚持下，跑了4个测试用例，但是发现均在前20轮内结束迭代（共100轮），这就说明生成的用例质量堪忧，很早就被大模型拒绝。最后，通过与师兄商酎，我们决心毕设阶段暂不继续尝试这项浩大的工程（不仅仅有时长和不佳实验效果的考量，还有大部分主要参数都有显著的修改/删减添加，所以这个如果坚持下去，其他实验也需要全部重做以对齐指标才能对比效果）。🤝

实验过程剪影
代码梳理

实验过程剪影

剪影图1（里面有我们现在的一些指标）

剪影图2（49:15<2:41🤒）

PS：😇救命我甚至把cursor ignore都学会了,为需要的文件都加了索引,外加与cursor迭代了50轮;还有学会了在cursor上面的论坛上面解决问题(虽然我远程连接没有遇到很多问题)。

剪影图3（也是最新进度，18/100、11/100或者23/100，早早结束说明这个优化方法不是很适合它）

代码梳理

写在前面：

为了保险,我学了git,现在更熟了👉

读者如果感兴趣,可以看我的提交HarmBench: HarmBench: A Standardized Evaluation Framework for Automated Red Teaming and Robust Refusal:

/ws/HarmBench/baselines/autodan/AutoDAN.py

🍎代码结构介绍

生成器类（Generator）：用于生成候选样本，通过多层神经网络结构将输入噪声映射到输出样本空间。
判别器类（Discriminator）：用于区分真实样本和生成样本，同样通过多层神经网络结构实现。
AutoDAN类：
- 初始化函数（init）：设置模型参数和优化过程参数，包括目标模型、变异模型、目标文件路径等。
- 计算GAN损失函数（compute_gan_loss）：计算判别器损失和生成器损失，引入了标签平滑和噪声添加技术。
- 生成测试用例（generate_test_cases_single_behavior）：结合层次遗传算法（HGA）和GAN进行测试用例生成，包括全局搜索和局部优化两个层次。
- 计算候选样本损失（compute_candidates_loss）：计算候选样本的损失，用于评估样本质量。
- 获取目标（get_target）：根据行为id获取对应的目标字符串。

这些模块共同协作，实现了结合层次遗传算法和GAN的测试用例生成过程。

🍐代码内容

import json
import gc
from tqdm import tqdm
import torch
import torch.nn as nn #3月26日新加
from torch.nn import CrossEntropyLoss
import numpy as np #3月26日新加
# https://huggingface.co/docs/accelerate/v0.11.0/en/memory#accelerate.find_executable_batch_size
from accelerate.utils import find_executable_batch_size
from ..baseline import SingleBehaviorRedTeamingMethod
from ..model_utils import load_model_and_tokenizer, get_template
from ..check_refusal_utils import check_refusal_completions
from .templates import ADV_STRING_INIT, REFERENCES
from .utils import autodan_sample_control, load_mutate_model
import os

# 生成器类，用于生成候选样本
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
            nn.LeakyReLU(0.2), 
            nn.Linear(hidden_dim, output_dim),
            nn.Tanh()
        )
    
    def forward(self, z):
        # 前向传播函数
        return self.net(z)

# 判别器类，用于区分真实样本和生成样本    
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super().__init__()
        # 定义判别器的网络结构
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(hidden_dim, 1),
            nn.Sigmoid()
        )
    
    def forward(self, x):
        # 前向传播函数
        # 创建输入的副本
        x = x.clone()
        
        # 如果是3D输入,取平均
        if x.dim() == 3:
            x = x.mean(dim=1)  # 使用mean()而不是torch.mean()
            
        return self.net(x)

# AutoDAN类，结合层次遗传算法和GAN进行测试用例生成
class AutoDAN(SingleBehaviorRedTeamingMethod):# 3月26日 准确地说是 class AutoDAN_HGA_GAN:

    def __init__(self,
                target_model,
                mutate_model,
                targets_path,
                num_test_cases_per_behavior=1,
                test_cases_batch_size=1,
                batch_size=16,#还是显存过大,原来是32，不知道改16 OK不
                num_steps=100,
                eval_steps=5,
                eval_with_check_refusal=True,
                num_elites=0.1,
                crossover=0.5,
                num_points=5,
                mutation=0.01,
                forward_batch_size=None, # if None then will use automated batch_size #这个3月26日的去掉了，我暂时不删，看看效果
                gan_hidden_dim=64,  # 进一步减小
                gan_lr=0.0002,#3月26日新加
                gan_weight=0.1,  # 新增GAN权重参数 #3月26日新加
                label_smoothing=0.1,  # 添加label smoothing参数 #3月26日新加
                noise_std=0.01,      # 添加噪声参数 #3月26日新加
                **kwargs,
                ):
        """
        初始化函数，设置模型参数和优化过程参数
        :param target_model: 目标模型参数
        :param mutate_model: 变异模型参数
        :param targets_path: 目标文件路径
        :param num_test_cases_per_behavior: 每个行为的测试用例数量
        :param test_cases_batch_size: 测试用例批量大小
        :param batch_size: 批量大小
        :param num_steps: 优化步数
        :param eval_steps: 评估步数
        :param eval_with_check_refusal: 是否检查拒绝响应
        :param num_elites: 精英数量比例
        :param crossover: 交叉概率
        :param num_points: 交叉点数
        :param mutation: 变异概率
        :param forward_batch_size: 前向传播批量大小
        :param gan_hidden_dim: GAN隐藏层维度
        :param gan_lr: GAN学习率
        :param gan_weight: GAN权重
        :param label_smoothing: 标签平滑参数
        :param noise_std: 噪声标准差
        """
        
        # 设置临时目录
        os.environ['TMPDIR'] = '/workspace/tmp'
        os.makedirs('/workspace/tmp', exist_ok=True)
        
        # 加载targets文件
        print(f"Loading targets from {targets_path}")
        with open(targets_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            try:
                targets = json.load(f)
                print(f"Successfully loaded {len(targets)} behavior targets")
                # 添加调试信息
                print(f"First target: {next(iter(targets.items()))}")
            except json.JSONDecodeError as e:
                print(f"Error decoding JSON: {e}")
                targets = {}
            except Exception as e:
                print(f"Error loading targets: {e}")
                targets = {}
            
        self.behavior_id_to_target = targets
        self.autodan_target_prefix = targets.get('prefix', 'Target: ')
        
        # 获取model_short_name和developer_name
        model_kwargs = target_model.copy()
        model_name_or_path = model_kwargs.get('model_name_or_path')  # 先保存model_name_or_path
        model_short_name = model_kwargs.pop('model_short_name', None)
        developer_name = model_kwargs.pop('developer_name', None)

        assert model_short_name, "Developer name needed to be specified for references template"
        assert developer_name, "Developer name needed to be specified for references template"
        assert model_name_or_path, "model_name_or_path must be specified"

        # 设置设备
        self.device = torch.device('cuda:0')
        
        # 修改model_kwargs以确保模型加载到正确设备
        # 只添加必要的参数,避免重复
        if 'device_map' not in model_kwargs:
            model_kwargs['device_map'] = {'': 0}
        
        # 初始化父类
        super().__init__(
            target_model=model_kwargs,
            num_test_cases_per_behavior=num_test_cases_per_behavior,
            test_cases_batch_size=test_cases_batch_size,
            **kwargs
        )
        
        # 启用gradient checkpointing
        self.model.gradient_checkpointing_enable()
        
        # 获取embedding维度等信息
        self.embed_dim = self.model.get_input_embeddings().weight.shape[1]
        self.embed_layer = self.model.get_input_embeddings()
        self.dtype = self.model.dtype
        
        # 保存必要的参数(前两行是3.26加的，后面的原来就有)
        self.targets_path = targets_path
        self.num_steps = num_steps
        self.eval_steps = eval_steps
        self.eval_with_check_refusal = eval_with_check_refusal
        self.batch_size = batch_size
        self.num_elites = int(self.batch_size * num_elites)
        self.crossover = crossover
        self.num_points = num_points
        self.mutation = mutation

        # GAN相关参数3月26日加
        self.gan_weight = gan_weight
        self.label_smoothing = label_smoothing
        self.noise_std = noise_std

        # 层次遗传算法中的层次结构初始化
        # 初始化参考字符串，作为不同层次的初始种群
        references = REFERENCES
        for o in range(len(references)):
            references[o] = references[o].replace('ChatGPT', model_short_name)
            references[o] = references[o].replace('ModelKeeper', developer_name)
            references[o] = references[o] + ' [PROMPT]: '
        self.references = references
        # #3月8日修改如下：
        # self.references = [] # 去掉层次结构，直接使用简单的初始种群

        self.forward_batch_size = min(16, batch_size)  # 进一步限制

        # 修改mutate_model的配置
        mutate_model_kwargs = mutate_model.copy()  # 保留原始参数
        
        # 确保model_name_or_path存在
        if 'model_name_or_path' not in mutate_model_kwargs:
            raise ValueError("mutate_model must contain 'model_name_or_path' parameter")
            
        # 处理dtype参数
        dtype = mutate_model_kwargs.pop('dtype', 'bfloat16')  # 移除dtype参数
        if dtype == 'bfloat16':
            torch_dtype = torch.bfloat16
        elif dtype == 'float16':
            torch_dtype = torch.float16
        else:
            torch_dtype = torch.float32
            
        # 分离tokenizer参数
        tokenizer_kwargs = {
            'model_max_length': 512,
            'padding_side': 'left',
            'trust_remote_code': True
        }
            
        # 模型加载参数
        model_kwargs = {
            'device_map': 'auto',  # 让transformers自动处理设备分配
            'torch_dtype': torch_dtype,  # 使用正确的参数名
            'low_cpu_mem_usage': True,
            'max_memory': {0: "0GB", 1: "4GB", "cpu": "24GB"},
            'offload_folder': '/workspace/tmp/offload',
            'trust_remote_code': True,
            'use_cache': False,
            'revision': 'main',
            'offload_state_dict': True
        }
        
        # 更新而不是覆盖
        mutate_model_kwargs.update(model_kwargs)
        
        # 移除不需要的参数
        for param in ['use_vllm', 'num_gpus', 'model_max_length']:
            mutate_model_kwargs.pop(param, None)
        
        # 确保offload目录存在
        os.makedirs('/workspace/tmp/offload', exist_ok=True)
        
        # 加载mutate_model到cuda:1
        with torch.cuda.device(1):
            torch.cuda.empty_cache()
            # 先加载tokenizer并设置pad_token
            from transformers import AutoTokenizer
            tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mutate_model_kwargs['model_name_or_path'])
            if tokenizer.pad_token is None:
                tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
                
            self.mutate_model, _ = load_mutate_model(tokenizer=tokenizer, **mutate_model_kwargs)
            # 保存tokenizer作为模型的属性
            self.mutate_model.tokenizer = tokenizer

        # 初始化GAN组件(使用更小的维度)
        self.generator = Generator(
            input_dim=100,
            hidden_dim=gan_hidden_dim,
            output_dim=self.embed_dim
        ).to(self.device).to(self.dtype)
        
        self.discriminator = Discriminator(
            input_dim=self.embed_dim,
            hidden_dim=gan_hidden_dim
        ).to(self.device).to(self.dtype)

        # 初始化优化器
        self.g_optimizer = torch.optim.Adam(
            self.generator.parameters(),
            lr=gan_lr,
            betas=(0.5, 0.999)  # 标准GAN优化器参数
        )
        
        self.d_optimizer = torch.optim.Adam(
            self.discriminator.parameters(),
            lr=gan_lr,
            betas=(0.5, 0.999)
        )

        # 可选：添加学习率调度器
        self.g_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(
            self.g_optimizer, 
            gamma=0.99  # 每个epoch衰减1%
        )
        
        self.d_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(
            self.d_optimizer,
            gamma=0.99
        )

        # ====== Init instruction template ==== 初始化指令模板
        template_kwargs = {
            'model_name_or_path': model_name_or_path,
            'chat_template': model_kwargs.get('chat_template')
        }
        self.template = get_template(**template_kwargs)['prompt']
        self.before_tc, self.after_tc = self.template.split("{instruction}")

        # 如果确实需要前缀,在使用时添加,而不是修改原始数据
        self.target_prefix = "Target: " if hasattr(self, 'target_prefix') else ""

    #3月26日下面函数是新加的
    def compute_gan_loss(self, real_samples, fake_samples):
        """
        计算GAN的损失函数
        :param real_samples: 真实样本
        :param fake_samples: 生成样本
        :return: 判别器损失和生成器损失
        """
        device = self.device
        batch_size = real_samples.size(0)
        
        # 创建输入的副本
        real_samples = real_samples.clone()
        fake_samples = fake_samples.clone()
        
        # 添加噪声
        real_noise = torch.randn_like(real_samples) * self.noise_std
        fake_noise = torch.randn_like(fake_samples) * self.noise_std
        
        real_samples = real_samples + real_noise
        fake_samples = fake_samples + fake_noise
        
        # Label smoothing
        real_labels = torch.ones(batch_size, 1).to(device).to(self.dtype) * (1 - self.label_smoothing)
        fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1).to(device).to(self.dtype) + self.label_smoothing * 0.5
        
        # 判别器损失
        with torch.set_grad_enabled(True):
            d_real = self.discriminator(real_samples)
            d_fake = self.discriminator(fake_samples.detach())
            
            d_loss_real = nn.BCELoss()(d_real, real_labels)
            d_loss_fake = nn.BCELoss()(d_fake, fake_labels)
            d_loss = d_loss_real + d_loss_fake
        
        # 生成器损失
        with torch.set_grad_enabled(True):
            d_fake_for_g = self.discriminator(fake_samples)
            g_loss = nn.BCELoss()(d_fake_for_g, real_labels)
        
        return d_loss, g_loss

    
    def generate_test_cases_single_behavior(self, behavior_dict, verbose=False, **kwargs):
        """
        为单个行为生成测试用例
        :param behavior_dict: 行为字典
        :param verbose: 是否打印详细信息
        :return: 测试用例和日志
        """
        # Initialize conversations 初始化对话
        tokenizer = self.tokenizer
        model = self.model

        # ==== Method Variables ==== 层次遗传算法中的变量初始化
        batch_size = self.batch_size # 种群大小
        num_elites = self.num_elites # 精英数量
        crossover = self.crossover # 交叉概率
        num_points = self.num_points # 交叉点数
        mutation = self.mutation # 变异概率
        references = self.references # 参考字符串，作为不同层次的初始种群
        autodan_target_prefix = self.autodan_target_prefix
        num_steps = self.num_steps # 迭代步数
        eval_steps =self.eval_steps # 评估步数
        eval_with_check_refusal = self.eval_with_check_refusal # 是否检查拒绝
        template = self.template # 模板
        before_tc = self.before_tc # 模板前部分
        after_tc = self.after_tc # 模板后部分

        self.forward_batch_size = batch_size if self.forward_batch_size is None else self.forward_batch_size  # starting foward_batch_size, will auto reduce batch_size later if go OOM # 前向批处理大小
        mutate_model = self.mutate_model # 变异模型
        
        # ========== Behavior meta data ========== 行为元数据初始化，属于层次结构中的高层信息
        behavior = behavior_dict['Behavior']
        context_str = behavior_dict['ContextString']
        behavior_id = behavior_dict['BehaviorID']
        print(f"Processing behavior: {behavior_id}")
        
        # 使用get方法获取target，如果不存在则使用默认值
        target_suffix = self.behavior_id_to_target.get(behavior_id)
        if target_suffix is None:
            print(f"Warning: No target found for behavior {behavior_id}, using default")
            # 从behavior中提取关键信息作为默认target
            target_suffix = behavior_dict.get('Behavior', '').split('\n')[0][:100]
            
        target = self.target_prefix + target_suffix

        if context_str:
            behavior = f"{context_str}\n\n---\n\n{behavior}" # 构建行为字符串，属于层次结构中的当前层
        
        # ==== Early stopping vars ===== 早期停止变量初始化，用于优化过程中的层次间比较
        previous_loss = None
        early_stopping_threshold = 10
                                           
        print(f'Behavior: {behavior_id} || Target: {target}')

        # ===== init target embeds ===== 初始化目标嵌入，用于计算适应度
        embed_layer = model.get_input_embeddings()
        target_ids = tokenizer([target], padding=False, add_special_tokens=False, return_tensors='pt')['input_ids'].to(model.device)
        target_embeds = embed_layer(target_ids)

        # 初始化候选前缀，使用参考字符串作为初始种群的不同层次
        new_adv_prefixes = references[:batch_size]#3月8日修改如左，不再使用参考字符串作为初始种群的不同层次#3月26日已经改回
        logs = []
        test_case = behavior

        for i in tqdm(range(num_steps)):
            # ===== 第一层: HGA全局搜索 =====
            candidates = [
                before_tc + p + behavior + after_tc 
                for p in new_adv_prefixes
            ]
            candidates_tokens = self.tokenizer(
                candidates,
                padding=True, 
                add_special_tokens=False,
                return_tensors='pt'
            ).input_ids.to(self.device)
            
            candidates_embeds = self.embed_layer(candidates_tokens)
            
            # 第二层: GAN局部优化
            z = torch.randn(batch_size, 100).to(self.device).to(self.dtype)  # 确保z使用相同的数据类型
            fake_samples = self.generator(z)
            
            # 梯度裁剪
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.generator.parameters(), 1.0)
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.discriminator.parameters(), 1.0)
            
            # 训练判别器
            self.d_optimizer.zero_grad()
            d_loss, _ = self.compute_gan_loss(candidates_embeds, fake_samples)
            d_loss.backward()
            self.d_optimizer.step()
            
            # 训练生成器
            self.g_optimizer.zero_grad()
            _, g_loss = self.compute_gan_loss(candidates_embeds, fake_samples)
            g_loss.backward()
            self.g_optimizer.step()
            
            # 结合HGA和GAN的评分
            hga_loss = self.compute_candidates_loss(
                self.forward_batch_size,
                candidates_embeds.clone(),  # 创建副本
                target_ids
            )

            # 使用新的前向传播计算gan_scores
            with torch.no_grad():
                gan_scores = self.discriminator(candidates_embeds.clone())  # 创建副本

            # 使用可配置的权重
            combined_loss = hga_loss - self.gan_weight * gan_scores.squeeze()
            
            # 选择精英个体
            best_idx = combined_loss.argmin()
            best_prefix = new_adv_prefixes[best_idx]
            current_loss = combined_loss.min().item()
            
            # 记录日志
            logs.append({
                'loss': current_loss,
                'test_case': test_case,
                'd_loss': d_loss.item(),
                'g_loss': g_loss.item()
            })
            
            # 早停检查
            test_case = best_prefix + behavior
            if (i % eval_steps == 0) or (i == num_steps - 1):
                log_str = f'\n===>Step {i}\n===>Test Case: {test_case}\n'
                log_str += f'===>Combined Loss: {current_loss}\n'
                log_str += f'===>D Loss: {d_loss.item():.4f}, G Loss: {g_loss.item():.4f}'
                
                # 检查拒绝
                if eval_with_check_refusal:
                    input_str = template.format(instruction=test_case)
                    is_refusal, completions, _ = check_refusal_completions(
                        model, 
                        tokenizer, 
                        inputs=[input_str]
                    )
                    log_str += f"\n===>Completion: {completions[0]}"
                    if not is_refusal[0]:
                        break
                        
                if verbose:
                    print(log_str)
            
            # 检查loss是否卡在局部最小值
            if previous_loss is None or current_loss < previous_loss:
                previous_loss = current_loss
                early_stopping_threshold = 10
            else:
                early_stopping_threshold -= 1
                if early_stopping_threshold <= 0:
                    if verbose:
                        print("\n===>Early stopping triggered: Loss stuck in local minima")
                    break
                
            # 进化下一代
            # 先转换为float32再转numpy
            combined_loss_np = combined_loss.to(torch.float32).cpu().numpy()
            new_adv_prefixes = autodan_sample_control(
                control_prefixes=new_adv_prefixes,
                score_list=combined_loss_np,  # 使用转换后的numpy数组
                num_elites=num_elites,
                batch_size=batch_size,
                crossover=crossover,
                num_points=self.num_points,
                mutation=mutation,
                mutate_model=self.mutate_model,
                reference=references
            )
            
            # 释放显存
            del candidates_embeds, combined_loss, fake_samples, z
            torch.cuda.empty_cache()
            gc.collect()
            
        return test_case, logs

    
    def compute_candidates_loss(self, forward_batch_size, input_embeds, target_ids):
        """
        计算候选样本的损失
        :param forward_batch_size: 前向传播批量大小
        :param input_embeds: 输入嵌入
        :param target_ids: 目标id
        :return: 损失
        """
        if self.forward_batch_size != forward_batch_size:
            print(f"INFO: Setting candidates forward_batch_size to {forward_batch_size})")
            self.forward_batch_size = forward_batch_size

        # 确保输入在正确的设备上#3月26日
        input_embeds = input_embeds.to(self.device)
        target_ids = target_ids.to(self.device)

        all_loss = []
        for i in range(0, input_embeds.shape[0], forward_batch_size):
            with torch.no_grad():
                input_embeds_batch = input_embeds[i:i+forward_batch_size]
                # outputs = self.model(inputs_embeds=input_embeds_batch)#3月26日修改如下
                # 拼接目标嵌入
                target_embeds_batch = self.embed_layer(target_ids).repeat(input_embeds_batch.size(0), 1, 1)
                full_embeds = torch.cat([input_embeds_batch, target_embeds_batch], dim=1)
                outputs = self.model(inputs_embeds=full_embeds)

            logits = outputs.logits

            # compute loss
            # Shift so that tokens < n predict n
            tmp = full_embeds.shape[1] - target_ids.shape[1] #tmp = input_embeds.shape[1] - target_ids.shape[1]#3月26日修改如左
            shift_logits = logits[..., tmp-1:-1, :].contiguous()
            shift_labels = target_ids.repeat(forward_batch_size, 1)
            # Flatten the tokens
            loss_fct = CrossEntropyLoss(reduction='none')
            loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))
            loss = loss.view(forward_batch_size, -1).mean(dim=1)
            all_loss.append(loss)
    
        return torch.cat(all_loss, dim=0)        

    def get_target(self, behavior_id):
        """
        获取目标
        :param behavior_id: 行为id
        :return: 目标字符串
        """
        target = self.behavior_id_to_target.get(behavior_id, "")
        return f"{self.target_prefix}{target}" if target else target

一些思考

🌙GAN（生成对抗网络）的加入为可能为生成测试用例带来的帮助：

提高生成样本的多样性和质量

多样性增强：生成器在训练过程中不断尝试生成多样化的样本以欺骗判别器，这使得生成的测试用例能够覆盖更广泛的输入空间。在行为测试中，这种多样性有助于发现模型在不同输入情况下的潜在问题，避免因测试用例过于单一而遗漏一些重要的边界情况或特殊场景。

质量提升：判别器会逐渐学会区分真实样本和生成样本，生成器为了对抗判别器，会不断优化生成的样本，使其更接近真实数据分布。这意味着生成的测试用例在语法、语义等方面会更加合理和有效，从而提高测试的质量和准确性。

增强测试用例的针对性

适应目标模型特性：GAN可以根据目标模型的特性和行为进行训练。生成器生成的测试用例会更加符合目标模型的输入要求和特点，能够更有效地针对目标模型进行测试。例如，如果目标模型对某些特定类型的输入比较敏感，GAN可以生成更多类似的测试用例来深入测试这些方面。

结合领域知识：可以通过对生成器的训练数据和网络结构进行设计，将领域知识融入到生成过程中。这样生成的测试用例会更符合特定领域的规范和要求，提高测试的专业性和针对性。

提升测试效率

自动生成大量用例：GAN能够快速生成大量的测试用例，减少了人工构造测试用例的工作量和时间成本。在复杂的系统测试中，手动设计足够的测试用例往往非常耗时且容易出现遗漏，而GAN可以高效地生成大量多样化的测试用例，提高测试的覆盖率。

聚焦关键问题：随着训练的进行，GAN可以逐渐学习到哪些类型的测试用例更容易暴露目标模型的问题。在后续的生成过程中，会更倾向于生成这些关键的测试用例，从而将测试资源集中在最有可能发现问题的区域，提高测试效率。

增强测试过程的智能性

自动学习与优化：GAN具有一定的自动学习和优化能力。在训练过程中，生成器和判别器相互对抗、共同学习，不断调整生成策略和判断标准。这种自动学习的过程使得测试用例生成能够根据目标模型的反馈进行自我优化，无需人工干预即可适应不同的模型和测试需求。

模拟真实攻击场景：在安全测试等领域，GAN可以模拟真实攻击者的策略和行为模式。通过与目标模型的交互，生成器可以学习到攻击者可能利用的漏洞和弱点，并生成相应的测试用例来模拟攻击过程。这有助于提前发现和修复系统的安全隐患，增强系统的安全性。

协同层次遗传算法进行优化

局部优化增强：GAN可以对层次遗传算法（HGA）生成的候选测试用例进行局部优化。生成器在生成样本时，会考虑如何在现有种群的基础上进行改进，使生成的测试用例在局部区域内更具探索性和针对性，进一步提高测试效果。

全局搜索与局部优化结合：HGA擅长进行全局搜索，能够在较大的搜索空间中寻找优质的测试用例。而GAN的加入则为局部优化提供了一种有效的手段，使得整个测试用例生成过程能够在全局搜索的基础上，通过局部优化进一步提升测试用例的质量和有效性。

⭐如果层次遗传算法中GAN的加入没有让提示生成的表现更好，你认为可能有哪些原因？

1. GAN训练相关问题

训练不足：GAN可能没有经过足够的训练迭代次数，导致生成器未能充分学习到有效的数据分布，生成的样本质量不高，无法有效提升提示生成的效果。

模式崩溃（Mode Collapse）：这是GAN训练中的常见问题，生成器可能陷入模式崩溃，只生成有限类型的样本，缺乏多样性，无法为HGA提供丰富的搜索空间。

训练不稳定：GAN的训练过程本身就不稳定，生成器和判别器的损失可能在训练过程中波动较大，难以收敛到理想状态，影响生成样本的质量。

2. GAN与HGA结合问题

权重设置不合理：GAN生成的样本在HGA中的权重可能设置得不恰当。如果GAN生成样本的权重过高或过低，可能会干扰HGA的正常搜索过程，导致整体效果下降。

局部最优困境：GAN生成的样本可能使HGA陷入局部最优解。GAN生成的样本可能在局部区域内表现较好，但缺乏全局视野，导致HGA难以跳出局部最优，找到更优的解。

适应度评价不匹配：GAN生成样本的适应度评价可能与HGA的整体适应度评价目标不匹配。这使得GAN生成的样本在HGA中无法有效提升整体适应度，甚至可能误导搜索方向。

3. 初始化种群问题

参考字符串质量差：HGA中的参考字符串作为初始种群质量不高，可能限制了整个搜索过程的起点。GAN在此基础上进行优化，也难以生成高质量的提示。

初始种群多样性不足：如果参考字符串数量有限或多样性不足，GAN生成的样本可能缺乏足够的变异性，难以探索到更优的解空间。

4. 目标模型相关问题

目标模型过于复杂或不稳定：目标模型的输出可能对输入变化不敏感或反应不稳定，导致GAN生成的微小扰动无法产生显著效果，或者产生不可预测的结果，影响提示生成的质量评估。

目标模型的适应度评价不准确：用于评估生成提示的适应度函数可能不够准确或全面，无法正确反映提示的质量和有效性，导致GAN和HGA的优化方向与实际需求偏离。

5. 其他问题

噪声参数设置不当：GAN中添加的噪声参数（如噪声标准差）设置不合理，可能干扰生成过程，导致生成样本质量下降。

超参数设置问题：GAN和HGA的超参数（如学习率、批大小、变异概率等）设置不当，可能影响二者的协同工作效果。

评估指标不全面：仅依赖单一的评估指标（如损失函数值）来衡量提示生成效果可能不够全面，忽略了其他重要因素（如语义正确性、可读性等），导致对生成效果的判断不准确。

/ws/HarmBench/baselines/autodan/utils.py

🍎代码结构介绍

1. autodan_sample_control 函数

这是核心的遗传算法采样控制函数，实现了整个遗传算法流程：

输入参数：控制前缀列表、适应度分数列表、精英保留比例、种群大小、交叉概率、交叉点数量、变异概率、变异模型等。
功能：
1. 排序：按适应度分数对当前种群进行排序。
2. 精英选择：保留一定数量的精英个体。
3. 轮盘赌选择：为剩余位置选择父代个体。
4. 交叉和变异：对选择的父代应用交叉和变异操作，生成新的后代。
5. 种群更新：结合精英个体和变异后的后代，形成新一代种群。
输出：新一代种群列表。

2. roulette_wheel_selection 函数

实现轮盘赌选择算法：

输入参数：数据列表、适应度分数列表、选择数量、是否使用softmax。
功能：根据适应度分数计算选择概率，按概率随机选择个体。
输出：选择后的数据列表。

3. batched_generate 函数

实现批量文本生成：

输入参数：模型、输入文本列表、分词器、批量大小、生成参数。
功能：将输入文本分批送入模型进行生成，合并结果。
输出：生成的文本列表。

4. apply_crossover_and_mutation 函数

实现交叉和变异操作：

输入参数：父代列表、交叉概率、交叉点数量、变异概率、变异模型、分词器、不变异单词列表。
功能：
1. 交叉：对父代个体进行交叉操作，生成新的子代。
2. 变异：对部分子代进行变异操作，引入新的特征。
输出：变异后的后代列表。

5. crossover 函数

实现字符串的交叉操作：

输入参数：两个父代字符串、交叉点数量。
功能：将字符串按句子分割，按交叉点交换部分句子，生成新的子代字符串。
输出：两个交叉后的子代字符串。

6. load_mutate_model 函数

加载用于变异的模型：

输入参数：模型名称或路径、分词器、模型加载参数。
功能：加载模型和分词器，处理模型参数。
输出：加载的模型和分词器。

🍐代码内容

import gc
import numpy as np
import random
from tqdm import tqdm
import re
import sys
import time
from .mutate_models import GPT, Synonyms, VLLM, HuggingFace, TogetherAPI
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

### GA ###
def autodan_sample_control(control_prefixes, score_list, num_elites, batch_size, crossover=0.5,
                           num_points=5, mutation=0.01, mutate_model=None, reference=None, if_softmax=True, no_mutate_words=[]):
    """
    自动化测试用例生成的采样控制函数，基于遗传算法思想
    
    :param control_prefixes: 当前种群的控制前缀列表
    :param score_list: 对应的适应度分数列表
    :param num_elites: 精英保留比例
    :param batch_size: 种群大小
    :param crossover: 交叉概率
    :param num_points: 交叉点数量
    :param mutation: 变异概率
    :param mutate_model: 用于变异的模型
    :param reference: 参考文本
    :param if_softmax: 是否使用softmax进行轮盘赌选择
    :param no_mutate_words: 不进行变异的单词列表
    :return: 新一代种群
    """
    # 将分数取反，因为我们要最大化适应度
    score_list = [-x for x in score_list]
    
    # 第一步：按分数排序并获取对应控制前缀
    sorted_indices = sorted(range(len(score_list)), key=lambda k: score_list[k], reverse=True)
    sorted_control_prefixes = [control_prefixes[i] for i in sorted_indices]

    # 第二步：选择精英个体 (确保是整数且不超过 batch_size 的一半)
    num_elite_samples = min(max(1, int(batch_size * num_elites)), batch_size // 2)
    elites = sorted_control_prefixes[:num_elite_samples]

    # 第三步：为剩余位置使用轮盘赌选择
    remaining_slots = max(1, batch_size - num_elite_samples)  # 确保至少为1
    parents_list = roulette_wheel_selection(control_prefixes, score_list, remaining_slots, if_softmax)

    # 第四步：对所选父代应用交叉和变异
    mutated_offspring = apply_crossover_and_mutation(
        parents_list,
        crossover_probability=crossover,
        num_points=num_points,
        mutation_probability=mutation,
        mutate_model=mutate_model,
        tokenizer=mutate_model.tokenizer,
        no_mutate_words=no_mutate_words
    )

    # 确保 mutated_offspring 长度正确
    if len(mutated_offspring) > remaining_slots:
        mutated_offspring = mutated_offspring[:remaining_slots]
    
    # 结合精英个体与变异后的后代
    next_generation = elites + mutated_offspring
    
    # 最后检查并调整
    if len(next_generation) > batch_size:
        next_generation = next_generation[:batch_size]
    elif len(next_generation) < batch_size:
        # 如果不够,从精英中补充
        while len(next_generation) < batch_size:
            next_generation.append(random.choice(elites))
            
    assert len(next_generation) == batch_size, f"{len(next_generation)} == {batch_size}"
    return next_generation


def roulette_wheel_selection(data_list, score_list, num_selected, if_softmax=True):
    """
    轮盘赌选择函数
    
    :param data_list: 数据列表
    :param score_list: 对应的分数列表
    :param num_selected: 要选择的数量
    :param if_softmax: 是否使用softmax计算选择概率
    :return: 选择后的数据列表
    """
    if if_softmax:
        # 使用softmax计算选择概率
        selection_probs = np.exp(score_list - np.max(score_list))
        selection_probs = selection_probs / selection_probs.sum()
    else:
        # 直接使用分数计算选择概率
        total_score = sum(score_list)
        selection_probs = [score / total_score for score in score_list]

    selected_indices = np.random.choice(len(data_list), size=num_selected, p=selection_probs, replace=True)

    selected_data = [data_list[i] for i in selected_indices]
    return selected_data


def batched_generate(model, input_texts, tokenizer, batch_size=32, **kwargs):
    """
    批量文本生成辅助函数
    
    :param model: 用于生成的模型
    :param input_texts: 输入文本列表
    :param tokenizer: 分词器
    :param batch_size: 批量大小
    :return: 生成的文本列表
    """
    all_outputs = []
    for i in range(0, len(input_texts), batch_size):
        batch_texts = input_texts[i:i+batch_size]
        inputs = tokenizer(batch_texts, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device)
        
        with torch.no_grad():
            # 修改生成参数
            generation_config = {
                "do_sample": True,  # 启用采样
                "temperature": kwargs.get('temperature', 0.6),
                "top_p": kwargs.get('top_p', 0.9),
                "max_new_tokens": 512,  # 控制新生成的token数量
                # 移除 max_length 参数
                "pad_token_id": tokenizer.pad_token_id,
                "eos_token_id": tokenizer.eos_token_id,
            }
            
            outputs = model.generate(
                **inputs,
                **generation_config
            )
            
        decoded = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
        all_outputs.extend(decoded)
        
    return all_outputs


def apply_crossover_and_mutation(parents_list, crossover_probability, num_points, mutation_probability, mutate_model, tokenizer, no_mutate_words=None):
    """修改后的交叉和变异函数"""
    """
    应用交叉和变异操作
    
    :param parents_list: 父代列表
    :param crossover_probability: 交叉概率
    :param num_points: 交叉点数量
    :param mutation_probability: 变异概率
    :param mutate_model: 用于变异的模型
    :param tokenizer: 分词器
    :param no_mutate_words: 不进行变异的单词列表
    :return: 变异后的后代列表
    """
    offspring = []
    for i in range(0, len(parents_list), 2):
        parent1 = parents_list[i]
        parent2 = parents_list[i + 1] if (i + 1) < len(parents_list) else parents_list[0]

        if random.random() < crossover_probability:
            child1, child2 = crossover(parent1, parent2, num_points)
            offspring.append(child1)
            offspring.append(child2)
        else:
            offspring.append(parent1)
            offspring.append(parent2)
    
    # ====== 选择后代进行变异 =======
    offspring_to_mutate = []
    for s in offspring:
        if random.random() <= mutation_probability:
            offspring_to_mutate.append(s)
    if len(offspring_to_mutate) == 0: return offspring
    # ====== 执行变异 =====
    mutated_offspring = batched_generate(
        mutate_model, 
        offspring_to_mutate,
        mutate_model.tokenizer, 
        batch_size=len(offspring_to_mutate)
    )

    # ===== 将变异后的后代合并回原列表 =====
    for i, s in enumerate(offspring_to_mutate):
        index = offspring.index(s)
        offspring[index] = mutated_offspring[i]

    return offspring


def crossover(str1, str2, num_points):
    """
    交叉操作函数
    
    :param str1: 第一个父代字符串
    :param str2: 第二个父代字符串
    :param num_points: 交叉点数量
    :return: 交叉后的两个子代字符串
    """
    # 将字符串按句子分割
    sentences1 = [s for s in re.split('(?<=[.!?])\s+', str1) if s]
    sentences2 = [s for s in re.split('(?<=[.!?])\s+', str2) if s]
    try:
        max_swaps = min(len(sentences1), len(sentences2)) - 1
        num_swaps = min(num_points, max_swaps)

        swap_indices = sorted(random.sample(range(1, max_swaps), num_swaps))

        new_str1, new_str2 = [], []
        last_swap = 0
        for swap in swap_indices:
            if random.choice([True, False]):
                new_str1.extend(sentences1[last_swap:swap])
                new_str2.extend(sentences2[last_swap:swap])
            else:
                new_str1.extend(sentences2[last_swap:swap])
                new_str2.extend(sentences1[last_swap:swap])
            last_swap = swap

        if random.choice([True, False]):
            new_str1.extend(sentences1[last_swap:])
            new_str2.extend(sentences2[last_swap:])
        else:
            new_str1.extend(sentences2[last_swap:])
            new_str2.extend(sentences1[last_swap:])

        return ' '.join(new_str1), ' '.join(new_str2)
    except:
        # 如果出错，返回原始字符串
        return str1, str2

def load_mutate_model(model_name_or_path, tokenizer=None, **model_kwargs):
    """
    加载变异模型函数
    
    :param model_name_or_path: 模型名称或路径
    :param tokenizer: 分词器，如果为None则自动加载
    :param model_kwargs: 模型加载参数
    :return: 加载的模型和分词器
    """
    # 移除VLLM特有的参数
    vllm_params = [
        'num_gpus', 'tensor_parallel_size', 'max_num_batched_tokens',
        'max_num_seqs', 'block_size', 'enforce_eager', 'max_context_len_to_capture',
        'max_num_blocks', 'gpu_memory_utilization', 'max_model_len',
        'max_cpu_blocks', 'use_vllm'
    ]
    
    # 过滤参数
    transformers_kwargs = {
        k: v for k, v in model_kwargs.items() 
        if k not in vllm_params
    }
    
    # 使用transformers直接加载
    from transformers import AutoModelForCausalLM
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_name_or_path,
        **transformers_kwargs
    )
    
    if tokenizer is None:
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
        if tokenizer.pad_token is None:
            tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
            
    return model, tokenizer

/ws/HarmBench/baselines/model_utils.py

🍎代码结构介绍

1. 提示模板定义

定义了多种模型的提示模板，包括但不限于：

Alpaca、Vicuna、Llama2、Koala、MPT 等模型的提示模板。
每个模板包含模型描述和具体的提示格式。

2. get_template 函数

根据模型名称或路径获取相应的提示模板：

如果指定了 chat_template 参数，则直接使用该模板。
如果模型路径存在配置文件（config.json），尝试从配置文件中加载模板。
如果存在分词器（tokenizer），使用分词器的默认模板。
如果所有尝试都失败，使用基本的默认模板。

3. _get_fschat_conv 函数

获取 FastChat 对话模板：

根据模型名称或路径获取对话模板。
如果指定了系统消息（system_message），设置模板的系统消息。
返回 FastChat 对话模板对象。

4. 模型加载函数

load_model_and_tokenizer

加载模型和分词器：

使用 Hugging Face 的 AutoModelForCausalLM 和 AutoTokenizer 加载模型和分词器。
设置模型的数据类型（dtype）和设备映射（device_map）。
初始化分词器的填充 token（pad_token）和结束 token（eos_token）。
返回加载的模型和分词器。

load_vllm_model

加载 VLLM 模型：

使用 VLLM 的 LLM 类加载模型。
设置模型的数据类型（dtype）、信任远程代码（trust_remote_code）、下载目录（download_dir）等参数。
初始化分词器的填充 token（pad_token）和结束 token（eos_token）。
返回加载的 VLLM 模型。

5. _init_ray 函数

初始化 Ray 分布式计算环境：

如果 Ray 已经启动且不需要重新初始化，则直接返回。
否则，生成随机端口并启动 Ray 集群。
初始化 Hugging Face 模块以避免导入错误。

🍐代码内容

import os
import torch
import random
import json
from typing import Dict
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, AutoConfig
from vllm import LLM
from huggingface_hub import login as hf_login
import ray
from fastchat.model import get_conversation_template
from fastchat.conversation import get_conv_template
from inspect import signature

# 定义多种模型的提示模板
ALPACA_PROMPT = {
    "description": "Template used by Alpaca-LoRA.",
    "prompt": "Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:\n{instruction}\n\n### Response:\n",
    "prompt_input": "Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:\n{instruction}\n\n### Input:\n{input}\n\n### Response:\n",
}
VICUNA_1_0_PROMPT = {
    "description": "Template used by Vicuna 1.0 and stable vicuna.",
    "prompt": "### Human: {instruction}\n### Assistant:",
}

VICUNA_PROMPT = {
    "description": "Template used by Vicuna.",
    "prompt": "A chat between a curious human and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the human's questions. USER: {instruction} ASSISTANT:",
}

OASST_PROMPT = {
    "description": "Template used by Open Assistant",
    "prompt": "<|prompter|>{instruction}<|endoftext|><|assistant|>"
}
OASST_PROMPT_v1_1 = {
    "description": "Template used by newer Open Assistant models",
    "prompt": "<|prompter|>{instruction}</s><|assistant|>"
}


LLAMA2_DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = """You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while being safe. Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.

If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information."""
LLAMA2_CHAT_PROMPT = {
    "description": "Template used by Llama2 Chat",
    # "prompt": "[INST] {instruction} [/INST] "
    "prompt": "[INST] <<SYS>>\n"+LLAMA2_DEFAULT_SYSTEM_PROMPT+"\n<</SYS>>\n\n{instruction} [/INST] "
}

INTERNLM_PROMPT = { # https://github.com/InternLM/InternLM/blob/main/tools/alpaca_tokenizer.py
    "description": "Template used by INTERNLM-chat",
    "prompt": "<|User|>:{instruction}<eoh><|Bot|>:"
}

KOALA_PROMPT = { #https://github.com/young-geng/EasyLM/blob/main/docs/koala.md#koala-chatbot-prompts
    "description": "Template used by EasyLM/Koala",
    "prompt": "BEGINNING OF CONVERSATION: USER: {instruction} GPT:"
}

# Get from Rule-Following: cite
FALCON_PROMPT = { # https://huggingface.co/tiiuae/falcon-40b-instruct/discussions/1#6475a107e9b57ce0caa131cd
    "description": "Template used by Falcon Instruct",
    "prompt": "User: {instruction}\nAssistant:",
}

MPT_PROMPT = { # https://huggingface.co/TheBloke/mpt-30B-chat-GGML
    "description": "Template used by MPT",
    "prompt": '''<|im_start|>system
A conversation between a user and an LLM-based AI assistant. The assistant gives helpful and honest answers.<|im_end|><|im_start|>user\n{instruction}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n''',
}

DOLLY_PROMPT = {
    "description": "Template used by Dolly", 
    "prompt": "Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:\n{instruction}\n\n### Response:\n"
}


OPENAI_CHATML_PROMPT = {
    "description": "Template used by OpenAI chatml", #https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md
    "prompt": '''<|im_start|>system
{system_message}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
'''
}

LLAMA2_70B_OASST_CHATML_PROMPT = {
    "description": "Template used by OpenAI chatml", #https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md
    "prompt": '''<|im_start|>user
{instruction}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
'''
}

FALCON_INSTRUCT_PROMPT = { # https://huggingface.co/tiiuae/falcon-40b-instruct/discussions/1#6475a107e9b57ce0caa131cd
    "description": "Template used by Falcon Instruct",
    "prompt": "User: {instruction}\nAssistant:",
}

FALCON_CHAT_PROMPT = { # https://huggingface.co/blog/falcon-180b#prompt-format
    "description": "Template used by Falcon Chat",
    "prompt": "User: {instruction}\nFalcon:",
}

ORCA_2_PROMPT = {
    "description": "Template used by microsoft/Orca-2-13b",
    "prompt": "<|im_start|>system\nYou are Orca, an AI language model created by Microsoft. You are a cautious assistant. You carefully follow instructions. You are helpful and harmless and you follow ethical guidelines and promote positive behavior.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{instruction}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant"
}

MISTRAL_PROMPT = {
    "description": "Template used by Mistral Instruct",
    "prompt": "[INST] {instruction} [/INST]"
}

BAICHUAN_CHAT_PROMPT = {
    "description": "Template used by Baichuan2-chat",
    "prompt": "<reserved_106>{instruction}<reserved_107>"
}

QWEN_CHAT_PROMPT = {
    "description": "Template used by Qwen-chat models",
    "prompt": "<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{instruction}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
}

ZEPHYR_ROBUST_PROMPT = {
    "description": "",
    "prompt": "<|user|>\n{instruction}</s>\n<|assistant|>\n"
}

MIXTRAL_PROMPT = {
    "description": "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1",
    "prompt": "[INST] {instruction} [/INST]"
}
########## CHAT TEMPLATE ###########

def get_template(model_name_or_path, chat_template=None, **kwargs):
    """Get the instruction template for the model"""
    TEMPLATE = None
    
    # 如果指定了chat_template，直接使用
    if chat_template == 'llama-2':
        TEMPLATE = {
            'prompt': "[INST] {instruction} [/INST]",
            'system': "[INST] <<SYS>>\n{system}\n<</SYS>>\n\n{instruction} [/INST]",
            'response': "[INST] {instruction} [/INST]\n{response}",
        }
        return TEMPLATE
        
    # 如果是本地路径，尝试从本地加载配置
    if os.path.exists(model_name_or_path):
        config_path = os.path.join(model_name_or_path, 'config.json')
        if os.path.exists(config_path):
            with open(config_path, 'r') as f:
                config = json.load(f)
                if 'chat_template' in config:
                    TEMPLATE = {
                        'prompt': config['chat_template'],
                        'system': config.get('system_template', config['chat_template']),
                        'response': config.get('response_template', config['chat_template']),
                    }
                    return TEMPLATE
    
    # 如果还是没有找到模板，尝试加载tokenizer
    try:
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
            model_name_or_path, 
            trust_remote_code=True,
            local_files_only=True  # 只使用本地文件
        )
        if hasattr(tokenizer, 'apply_chat_template'):
            # 使用默认模板
            TEMPLATE = {
                'prompt': "{instruction}",
                'system': "{system}\n{instruction}",
                'response': "{instruction}\n{response}",
            }
            return TEMPLATE
    except:
        pass
        
    # 如果所有尝试都失败，使用最基本的模板
    TEMPLATE = {
        'prompt': "{instruction}",
        'system': "{system}\n{instruction}",
        'response': "{instruction}\n{response}",
    }
    
    return TEMPLATE

def _get_fschat_conv(model_name_or_path=None, fschat_template=None, system_message=None, **kwargs):
    template_name = fschat_template
    if template_name is None:
        template_name = model_name_or_path
        print(f"WARNING: default to fschat_template={template_name} for model {model_name_or_path}")
        template = get_conversation_template(template_name)
    else:
        template = get_conv_template(template_name)
    
    # New FastChat版本 remove llama-2 system prompt: https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/722ab0299fd10221fa4686267fe068a688bacd4c/fastchat/conversation.py#L1410
    if template.name == 'llama-2' and system_message is None:
        print("WARNING: using llama-2 template without safety system promp")
    
    if system_message:
        template.set_system_message(system_message)

    assert template and template.dict()['template_name'] != 'one_shot', f"Can't find fschat conversation template `{template_name}`. See https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/fastchat/conversation.py for supported template"
    
    return template


########## MODEL ###########

_STR_DTYPE_TO_TORCH_DTYPE = {
    "half": torch.float16,
    "float16": torch.float16,
    "fp16": torch.float16,
    "float": torch.float32,
    "float32": torch.float32,
    "bfloat16": torch.bfloat16,
    "bf16": torch.bfloat16,
    "auto": "auto"
}


def load_model_and_tokenizer(
    model_name_or_path,
    dtype='auto',
    device_map='auto',
    trust_remote_code=False,
    revision=None,
    token=None,
    num_gpus=1,
    ## tokenizer args
    use_fast_tokenizer=True,
    padding_side='left',
    legacy=False,
    pad_token=None,
    eos_token=None,
    ## dummy args passed from get_template()
    chat_template=None,
    fschat_template=None,
    system_message=None,
    return_fschat_conv=False,
    **model_kwargs
):  
    """加载模型和分词器"""
    if token:
        hf_login(token=token)
    

    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, 
        torch_dtype=_STR_DTYPE_TO_TORCH_DTYPE[dtype], 
        device_map=device_map, 
        trust_remote_code=trust_remote_code, 
        revision=revision, 
        **model_kwargs).eval()
    
    # 初始化分词器
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
        model_name_or_path,
        use_fast=use_fast_tokenizer,
        trust_remote_code=trust_remote_code,
        legacy=legacy,
        padding_side=padding_side,
    )
    if pad_token:
        tokenizer.pad_token = pad_token
    if eos_token:
        tokenizer.eos_token = eos_token

    if tokenizer.pad_token is None or tokenizer.pad_token_id is None:
        print("Tokenizer.pad_token is None, setting to tokenizer.unk_token")
        tokenizer.pad_token = tokenizer.unk_token
        print("tokenizer.pad_token", tokenizer.pad_token)
    
    return model, tokenizer


def load_vllm_model(
    model_name_or_path,
    dtype='auto',
    trust_remote_code=False,
    download_dir=None,
    revision=None,
    token=None,
    quantization=None,
    num_gpus=1,
    ## tokenizer_args
    use_fast_tokenizer=True,
    pad_token=None,
    eos_token=None,
    **kwargs
):
    """加载VLLM模型"""
    if token:
        hf_login(token=token)

    if num_gpus > 1:
        _init_ray(reinit=False)
    
    # 加载VLLM模型
    # make it flexible if we want to add anything extra in yaml file
    model_kwargs = {k: kwargs[k] for k in kwargs if k in signature(LLM).parameters}
    model = LLM(model=model_name_or_path, 
                dtype=dtype,
                trust_remote_code=trust_remote_code,
                download_dir=download_dir,
                revision=revision,
                quantization=quantization,
                tokenizer_mode="auto" if use_fast_tokenizer else "slow",
                tensor_parallel_size=num_gpus)
    
    if pad_token:
        model.llm_engine.tokenizer.tokenizer.pad_token = pad_token
    if eos_token:
        model.llm_engine.tokenizer.tokenizer.eos_token = eos_token

    return model

def _init_ray(num_cpus=8, reinit=False, resources={}):
    """初始化Ray分布式计算环境"""
    from transformers.dynamic_module_utils import init_hf_modules

    # 检查Ray是否已经启动
    if ('RAY_ADDRESS' in os.environ or ray.is_initialized()) and not reinit:
        return
    # 启动Ray集群
    # config different ports for ray head and ray workers to avoid conflict when running multiple jobs on one machine/cluster
    # docs: https://docs.ray.io/en/latest/cluster/vms/user-guides/community/slurm.html#slurm-networking-caveats
    num_cpus = min([os.cpu_count(), num_cpus])

    os.environ['RAY_DEDUP_LOGS'] = '0'
    RAY_PORT = random.randint(0, 999) + 6000 # Random port in 6xxx zone
    RAY_MIN_PORT = random.randint(0, 489) * 100 + 10002 
    RAY_MAX_PORT = RAY_MIN_PORT + 99 # Random port ranges zone
    
    os.environ['RAY_ADDRESS'] = f"127.0.0.1:{RAY_PORT}"
    resources_args = ""
    if resources:
        # setting custom resources visbile: https://discuss.ray.io/t/access-portion-of-resource-assigned-to-task/13869
        # for example: this can be used in  setting visible device for run_pipeline.py
        os.environ['RAY_custom_unit_instance_resources'] = ",".join(resources.keys())
        resources_args = f" --resources '{json.dumps(resources)}'"
    ray_start_command = f"ray start --head --num-cpus={num_cpus} --port {RAY_PORT} --min-worker-port={RAY_MIN_PORT} --max-worker-port={RAY_MAX_PORT} {resources_args} --disable-usage-stats --include-dashboard=False"
    
    print(f"Starting Ray with command: {ray_start_command}")
    os.system(ray_start_command)

    init_hf_modules()  # 避免导入错误 Needed to avoid import error: https://github.com/vllm-project/vllm/pull/871
    ray.init(ignore_reinit_error=True)

/ws/HarmBench/configs/method_configs/AutoDAN_config.yaml

🍎代码结构介绍

1. 默认方法超参数 (default_method_hyperparameters)

num_steps: 优化步数，设置为100。
eval_steps: 评估步数，设置为5。
num_test_cases_per_behavior: 每个行为的测试用例数量，设置为1。
batch_size: 批量大小，设置为64。
num_elites: 精英数量比例，设置为0.1。
crossover: 交叉概率，设置为0.5。
num_points: 交叉点数量，设置为5。
mutation: 变异概率，设置为0.01。
eval_with_check_refusal: 是否检查拒绝响应，设置为True。
targets_path: 目标文件路径，设置为./data/optimizer_targets/harmbench_targets_text.json。
mutate_model: 变异模型的配置：
- model_name_or_path: 模型名称或路径，设置为/ws/model/Mistral-7B-Instruct-v0.2。
- use_vllm: 是否使用VLLM，设置为True。
- num_gpus: GPU数量，设置为1。
- dtype: 数据类型，设置为bfloat16。

2. 测试配置 (test)

num_steps: 优化步数，设置为1。
target_model: 目标模型的配置：
- model_name_or_path: 模型名称或路径，设置为lmsys/vicuna-7b-v1.5。
- use_fast_tokenizer: 是否使用快速分词器，设置为False。
- use_flash_attention_2: 是否使用Flash Attention 2，设置为True。
- num_gpus: GPU数量，设置为1。
- model_short_name: 模型简称，设置为Vicuna。
- developer_name: 开发者名称，设置为LMSYS。
- chat_template: 对话模板，设置为vicuna。

3. 每个模型配置的共同参数

model_name_or_path: 模型名称或路径。
use_fast_tokenizer: 是否使用快速分词器。
use_flash_attention_2: 是否使用Flash Attention 2。
num_gpus: GPU数量。
dtype: 数据类型。
trust_remote_code: 是否信任远程代码。
model_short_name: 模型简称。
developer_name: 开发者名称。
chat_template: 对话模板。
forward_batch_size: 前向传播批量大小（如果有特别设置）。

🍐代码内容

default_method_hyperparameters:
    num_steps: 100
    eval_steps: 5
    num_test_cases_per_behavior: 1
    batch_size: 64 # number of parallel mutations
    num_elites: 0.1
    crossover: 0.5
    num_points: 5
    mutation: 0.01
    eval_with_check_refusal: True
    targets_path: ./data/optimizer_targets/harmbench_targets_text.json

    # using gpt mutate model
    # mutate_target_model:
    #   model_name_or_path: gpt-3.5-turbo-1106
    #   token: <openai_api_token>

    # using open-source mutate model
    mutate_model: #model_name_or_path: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
      model_name_or_path: /ws/model/Mistral-7B-Instruct-v0.2 #我改的
      use_vllm: True
      num_gpus: 1
      dtype: bfloat16 #保留原版啦！
        # uncomment this to use toghether api instead of gpus, will override num_gpus
        # together_api_key: <together_api_key>

test: 
  num_steps: 1
  target_model:
    model_name_or_path: lmsys/vicuna-7b-v1.5
    use_fast_tokenizer: False
    use_flash_attention_2: True
    num_gpus: 1
    model_short_name: Vicuna # AutoDan's original implementation has a placeholder for model name in prompts
    developer_name: LMSYS # AutoDan's original implementation has a placeholder for developer name/company in prompts
    chat_template: vicuna


vicuna_7b_v1_5:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    use_flash_attention_2: True
    model_short_name: Vicuna # AutoDAN's original implementation has a placeholder for model name in prompts
    developer_name: LMSYS # AutoDAN's original implementation has a placeholder for developer name/company in prompts
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

vicuna_13b_v1_5:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    use_flash_attention_2: True
    num_gpus: 1
    model_short_name: Vicuna # AutoDAN's original implementation has a placeholder for model name in prompts
    developer_name: LMSYS # AutoDAN's original implementation has a placeholder for developer name/company in prompts
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

zephyr_7b:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    use_flash_attention_2: True
    model_short_name: Zephyr
    developer_name: Hugging Face

zephyr_7b_robust6_data2:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    dtype: bfloat16
    model_short_name: Zephyr
    developer_name: Hugging Face

koala_7b:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    dtype: bfloat16
    developer_name: UC Berkeley
    model_short_name: Koala
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

koala_13b:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    dtype: bfloat16
    developer_name: UC Berkeley
    model_short_name: Koala
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

starling_7b:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    use_flash_attention_2: True
    model_short_name: GPT-4 # try ask the model `who are you?`
    developer_name: OpenAI
    dtype: bfloat16

openchat_3_5_1210:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    use_flash_attention_2: True
    model_short_name: GPT-4 # try ask the model `who are you?`
    developer_name: OpenAI
    dtype: bfloat16

llama2_7b:
  num_test_cases_per_behavior: 1
  eval_steps: 25
  batch_size: 32  # 降低 batch_size#3月26日
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    num_gpus: 1
    dtype: bfloat16
    model_short_name: Llama-2 # AutoDAN's original implementation has a placeholder for model name in prompts
    developer_name: Meta # AutoDAN's original implementation has a placeholder for developer name/company in prompts
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

llama2_13b:
  eval_steps: 25
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    num_gpus: 1 #3月4日2改为1又改为2又改为1
    dtype: bfloat16
    model_short_name: Llama-2 # AutoDAN's original implementation has a placeholder for model name in prompts
    developer_name: Meta # AutoDAN's original implementation has a placeholder for developer name/company in prompts
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

llama2_70b:
  eval_steps: 25
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    num_gpus: 2
    dtype: bfloat16
    model_short_name: Llama-2 # AutoDAN's original implementation has a placeholder for model name in prompts
    developer_name: Meta # AutoDAN's original implementation has a placeholder for developer name/company in prompts
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

orca_2_7b:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    use_flash_attention_2: True
    num_gpus: 1
    dtype: bfloat16
    model_short_name: Orca # AutoDAN's original implementation has a placeholder for model name in prompts
    developer_name: Microsoft # AutoDAN's original implementation has a placeholder for developer name/company in prompts
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

orca_2_13b:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    use_flash_attention_2: True
    num_gpus: 1
    dtype: bfloat16
    model_short_name: Orca # AutoDAN's original implementation has a placeholder for model name in prompts
    developer_name: Microsoft # AutoDAN's original implementation has a placeholder for developer name/company in prompts
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

baichuan2_7b:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    dtype: bfloat16
    trust_remote_code: True
    model_short_name: Baichuan
    developer_name: Baichuan
    num_gpus: 2
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']
  forward_batch_size: 16

baichuan2_13b:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    dtype: bfloat16
    trust_remote_code: True
    model_short_name: Baichuan
    developer_name: Baichuan
    device_map: balanced_low_0
    num_gpus: 1 #2 3月11日改
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']
  forward_batch_size: 8 # setting forward_batch_size because implementation has a lot of cache after each auto_find_batch_size OOM: #https://github.com/QwenLM/Qwen/issues/538


solar_10_7b_instruct:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    dtype: float16
    trust_remote_code: True
    model_short_name: GPT
    developer_name: OpenAI
    num_gpus: 1


mistral_7b_v2: #下过,用来变异的
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    dtype: bfloat16
    trust_remote_code: True
    model_short_name: Mistral
    developer_name: Mistral AI
    num_gpus: 1
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

mixtral_8x7b:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: False
    dtype: bfloat16
    trust_remote_code: True
    model_short_name: Mistral
    developer_name: Mistral AI
    num_gpus: 2
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']

qwen_7b_chat:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: True
    trust_remote_code: True
    use_flash_attn: True
    dtype: bfloat16
    pad_token: <|extra_0|>
    eos_token: <|endoftext|>
    model_short_name: QianWen
    developer_name: Alibaba Cloud
    num_gpus: 2
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']
  forward_batch_size: 16 # setting forward_batch_size because implementation of qwen have a lot of cache after each auto_find_batch_size OOM: #https://github.com/QwenLM/Qwen/issues/538

qwen_14b_chat:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: True
    trust_remote_code: True
    use_flash_attn: True
    dtype: bfloat16
    pad_token: <|extra_0|>
    eos_token: <|endoftext|>
    model_short_name: QianWen
    developer_name: Alibaba Cloud
    num_gpus: 2
    device_map: auto
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']
  forward_batch_size: 8

qwen_72b_chat:
  target_model:
    model_name_or_path: <model_name1>['model']['model_name_or_path']
    use_fast_tokenizer: True
    trust_remote_code: True
    dtype: bfloat16
    pad_token: <|extra_0|>
    eos_token: <|endoftext|>
    model_short_name: QianWen
    developer_name: Alibaba Cloud
    num_gpus: 3
    chat_template: <model_name1>['model']['chat_template']
  forward_batch_size: 8

🌠就到这里啦！谢谢亲爱的大家~~💏

posted on 2025-05-24 17:15 岁月月宝贝阅读(38) 评论(0) 收藏举报

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公告

层次遗传💉GAN的实践篇👌

实验过程剪影

代码梳理

/ws/HarmBench/baselines/autodan/AutoDAN.py

🍎代码结构介绍

🍐代码内容

一些思考

🌙GAN（生成对抗网络）的加入为可能为生成测试用例带来的帮助：

⭐如果层次遗传算法中GAN的加入没有让提示生成的表现更好，你认为可能有哪些原因？

/ws/HarmBench/baselines/autodan/utils.py

🍎代码结构介绍

🍐代码内容

/ws/HarmBench/baselines/model_utils.py

🍎代码结构介绍

🍐代码内容

/ws/HarmBench/configs/method_configs/AutoDAN_config.yaml

🍎代码结构介绍

🍐代码内容