Garak 是一个由 NVIDIA 提供支持的开源框架，专注于评估大型语言模型（LLMs）的行为，特别是识别潜在风险和故障。它通过定义“探针”（Probes）的方式，测试 LLM 的反应，并结合插件化架构提供灵活性和可扩展性，适用于研究人员和开发者对模型性能的深入理解和优化。
主要功能
1. 插件化探针
Garak 的核心概念是“探针”（Probe），它们是可扩展的模块，用于模拟各种输入场景和模型行为。探针旨在评估模型在特定条件下的表现，如语言生成中的偏见检测、攻击性语言生成等。
2. 支持多模态输入
框架可以处理文本、图像、音频等多种输入类型，适配多模态模型的测试需求。
3. 缓冲和钩子机制
Garak 提供钩子机制允许用户自定义探针行为，例如在模型生成之前或之后调整输入或输出。这种机制支持复杂的流水线和行为修改。
4. 高可扩展性
框架通过模块化设计支持自定义探针和检测器，研究者可以轻松地实现自己的测试逻辑。
应用场景
• 安全性和鲁棒性评估
检测模型是否容易生成有害或偏见内容，确保其适用于敏感应用场景。
• 性能基准测试
为新模型构建全面的性能分析工具，快速发现其强项与弱点。
• 科研探索
帮助 NLP 和 AI 领域的研究者深入探索 LLM 的行为，尤其是对生成语言的质量和安全性进行量化分析。
技术特点
• 使用 Python 开发，便于与现有 ML/NLP 工作流集成。
• 提供详细的探针基类和推荐实现方案（如 _attempt_prestore_hook），支持高级用户进行功能扩展。
• 集成工具（如 TQDM 和 Colorama）简化日志记录和调试。
使用指南
用户可以通过 GitHub 下载 Garak，并配置适配自己的模型和探针。
项目地址：Garak GitHub
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