Dieses Repository dient der Bereitstellung eines umfassenden Leitfadens zum Testen von Large Language Models (LLMs) wie der GPT-Serie von OpenAI. Es umfasst eine Reihe von Testmethoden, die sicherstellen sollen, dass LLMs in verschiedenen Anwendungen zuverlässig, sicher, unvoreingenommen und effizient sind. Jede Art von Tests ist entscheidend für die Entwicklung von LLMs, die in realen Szenarien effektiv und ethisch einwandfrei funktionieren.
Dieses Handbuch umfasst die folgenden Testkategorien, die jeweils in ihrem jeweiligen Verzeichnis enthalten sind:
Kontradiktorisches Testen : Techniken, um das Modell mit kniffligen oder irreführenden Eingaben herauszufordern, um Robustheit sicherzustellen.
Verhaltenstests : Stellt sicher, dass sich das Modell in einer Reihe von Szenarien wie erwartet verhält.
Compliance-Tests : Überprüft die Einhaltung rechtlicher und ethischer Standards.
Prüfung der sachlichen Korrektheit : Überprüft die Genauigkeit der vom Modell bereitgestellten Informationen.
Fairness- und Bias-Tests : Bewertet die Ergebnisse, um sicherzustellen, dass sie frei von demografischen Verzerrungen sind.
Integrationstest : Bewertet, wie gut sich das LLM in andere Softwaresysteme integriert.
Interpretierbarkeits- und Erklärbarkeitstest : Testet die Fähigkeit des Modells, seine Entscheidungen zu erklären.
Leistungstests : Misst die Effizienz und Skalierbarkeit des Modells unter verschiedenen Lasten.
Regressionstests : Stellt sicher, dass neue Updates bestehende Funktionen nicht beeinträchtigen.
Sicherheitstests : Stellt sicher, dass das Modell keine schädlichen Verhaltensweisen vorschlägt oder ermöglicht.
Jedes Verzeichnis enthält eine ausführliche Datei README.md
, die die verwendeten spezifischen Testmethoden erläutert, sowie examples.md
mit praktischen Beispielen und Szenarios für die Durchführung der Tests.
So verwenden Sie diesen Leitfaden:
Navigieren Sie zu einem beliebigen Testkategorieverzeichnis , das Ihren Testanforderungen entspricht.
Lesen Sie README.md
um einen Überblick und eine detaillierte Erläuterung des Testschwerpunkts in dieser Kategorie zu erhalten.
Erkunden Sie die examples.md
für spezifische Testszenarien, erwartete Ergebnisse und Anleitungen zur Implementierung der Tests.