FEAT Preserve multiple labeled true/false verdicts from one scorer call
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 32/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- ai, backend-api-design, security
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với MessageTrueFalseScorer và so sánh hành vi tổng hợp cùng điểm số của nó với tiền lệ AzureContentFilterScorer đa danh mục. Tiếp theo, xem xét công việc về scorer contract trong #2491 và #2518, rồi xem ngữ cảnh WildGuard trong #2302. Công việc được xem là hoàn tất khi thiết lập được một biểu diễn có thể tái sử dụng đã được thống nhất, duy trì hành vi phán quyết đơn và bao phủ persistence, composition, wrappers, batching cũng như evaluation bằng các test tập trung.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Is your feature request related to a problem? Please describe.
Some classifier endpoints return several independent verdicts from one inference. WildGuard is a concrete example: one request reports whether the user request is harmful, whether the response is a refusal, and whether the response is harmful.
MessageTrueFalseScorer currently reduces piece-level results to one boolean. In #2302, WildGuardScorer therefore selects one label as the Score value and preserves the other two as flattened score_metadata. This avoids repeated model calls, but the additional verdicts are not independently queryable, composable, or evaluable through the normal score APIs. Creating three scorer instances would expose three scores but repeat the same inference three times.
There is already a useful precedent on the float side: AzureContentFilterScorer can return one Score per harm category from a single service response. The true/false family does not have an equivalent category-preserving path because its base implementation aggregates every returned boolean together.
Describe the solution you'd like
Add an opt-in way for a true/false scorer to return multiple labeled verdicts from one scoring operation.
Desired behavior:
- One target call may produce one
Scoreper labeled verdict. - Each verdict is independently persisted and addressable using a stable label/category.
- For a message containing several supported pieces, aggregation happens within each label, never across unrelated labels.
- Existing single-verdict
MessageTrueFalseScorerbehavior remains unchanged. - Attack paths that require one objective verdict use an explicit selector/projection rather than relying on list order.
- Persistence, composition, threshold/wrapper behavior, batch scoring, and evaluation semantics are covered by focused tests.
I would prefer to stage this:
- Add the core category-preserving contract and aggregation behavior using a synthetic test scorer.
- After #2302 lands, optionally migrate WildGuard while retaining its current selected-label API as a compatibility projection.
Open design questions
- Should this be a separate true/false scorer base, or an aggregation mode on
MessageTrueFalseScorer? - Is
score_categorythe right stable identity for each verdict, or should the score model carry a dedicated output label? - Should selecting the objective verdict be owned by the scorer, a generic wrapper, or
AttackScoringConfig?
Opening this to settle the representation before writing code.
Alternatives considered
- Keep secondary verdicts only in
score_metadata: efficient, but they remain outside normal score querying, composition, and evaluation. - Instantiate one scorer per label: fits the current API, but performs the same expensive model inference repeatedly.
- Make WildGuard a one-off multi-score implementation: possible, but would leave true/false aggregation and downstream single-score assumptions implicit rather than establishing a reusable contract.
Additional context
- WildGuard implementation: #2302
- Existing multi-category float precedent:
AzureContentFilterScorer - Recent scorer contract work: #2491 and #2518
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 4.5k
- Fork
- 896
- Merge trung bình
- 3 ngày 8 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 191
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của microsoft/PyRIT
-
BUG HarmBench loader drops ContextString, so contextual behaviors are sent without their context Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
Tất cả issue của microsoft/PyRIT
Issue tương tự
-
bug priority:low
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
CyberAgent/psd2svg#436 ·
-
area/install-update comp/cli comp/desktop P3 sweeper:risk-compatibility type/bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
NousResearch/hermes-agent#122386 · 1 bình luận ·
-
ai-generated
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
vllm-project/production-stack#1105 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100