PromptBench，這是一個(gè)用于評估 LLM 的統(tǒng)一庫。它由研究人員易于使用和擴(kuò)展的幾個(gè)關(guān)鍵組件組成：提示構(gòu)建、提示工程、數(shù)據(jù)集和模型加載、對抗性提示攻擊、動態(tài)評估協(xié)議和分析工具。PromptBench 被設(shè)計(jì)為一個(gè)開放、通用和靈活的代碼庫，用于研究目的，可以促進(jìn)在創(chuàng)建新基準(zhǔn)、部署下游應(yīng)用程序和設(shè)計(jì)新評估協(xié)議方面進(jìn)行原創(chuàng)研究。。

PromptBench項(xiàng)目地址：https://github.com/microsoft/promptbench

promptbench 目前提供什么？

快速模型性能評估：我們提供用戶友好的界面，允許快速構(gòu)建模型、加載數(shù)據(jù)集和評估模型性能。

提示工程：我們實(shí)施了幾種快速工程方法。例如：Few-shot Chain-of-Thought [1]、Emotion Prompt [2]、Expert Prompting [3] 等。

評估對抗性提示：promptbench 集成了提示攻擊 [4]，使研究人員能夠模擬模型上的黑盒對抗性提示攻擊并評估其魯棒性（詳見此處）。

動態(tài)評估以減輕潛在的測試數(shù)據(jù)污染：我們集成了動態(tài)評估框架 DyVal [5]，該框架以可控的復(fù)雜性即時(shí)生成評估樣本。

PromptBench安裝方式pip

我們?yōu)橄胍焖匍_始評估的用戶提供了一個(gè) Python 包提示臺。只需運(yùn)行：

pip install promptbench

請注意，pip 安裝可能落后于最近的更新。因此，如果您想使用最新功能或基于我們的代碼進(jìn)行開發(fā)，您應(yīng)該通過 GitHub 安裝。

通過 GitHub 安裝

首先，克隆存儲庫：

git clone git@github.com:microsoft/promptbench.git

然后

cd promptbench

若要安裝所需的包，可以創(chuàng)建 conda 環(huán)境：

conda create --name promptbench python=3.9

然后使用 pip 安裝所需的軟件包：

pip install -r requirements.txt

請注意，這只安裝了基本的 python 包。對于提示攻擊，您還需要安裝 TextAttack。

PromptBench用法：

Promptbench 易于使用和擴(kuò)展。通過以下示例將幫助您熟悉 promptbench 以便快速使用、評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)集和 LLM，或創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)集和模型。