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Guía de prueba de modelos de lenguaje grande

Descripción general

Este repositorio está dedicado a proporcionar una guía completa para probar modelos de lenguajes grandes (LLM) como la serie GPT de OpenAI. Cubre una variedad de metodologías de prueba diseñadas para garantizar que los LLM sean confiables, seguros, imparciales y eficientes en diversas aplicaciones. Cada tipo de prueba es crucial para desarrollar LLM que funcionen de manera efectiva y ética en escenarios del mundo real.

Categorías de prueba

Esta guía incluye las siguientes categorías de pruebas, cada una contenida en su respectivo directorio:

• Pruebas adversas : técnicas para desafiar el modelo con entradas engañosas o engañosas para garantizar la solidez.

• Pruebas de comportamiento : garantiza que el modelo se comporte como se espera en una variedad de escenarios.

• Pruebas de cumplimiento : verifica el cumplimiento de los estándares legales y éticos.

• Prueba de corrección de hechos : verifica la exactitud de la información proporcionada por el modelo.

• Pruebas de equidad y sesgo : evalúa los resultados para garantizar que estén libres de sesgos demográficos.

• Pruebas de integración : evalúa qué tan bien se integra el LLM con otros sistemas de software.

• Pruebas de interpretabilidad y explicabilidad : prueba la capacidad del modelo para explicar sus decisiones.

• Pruebas de rendimiento : mide la eficiencia y escalabilidad del modelo bajo diversas cargas.

• Pruebas de regresión : garantiza que las nuevas actualizaciones no interrumpan las funcionalidades existentes.

• Pruebas de seguridad y protección : garantiza que el modelo no sugiera ni permita comportamientos dañinos.

Cada directorio contiene un README.md detallado que explica los métodos de prueba específicos utilizados, junto con examples.md que brindan ejemplos prácticos y escenarios para realizar las pruebas.

Uso

Para utilizar esta guía:

1. Navegue a cualquier directorio de categorías de pruebas que se ajuste a sus necesidades de pruebas.

2. Lea README.md para obtener una descripción general y una explicación detallada del enfoque de las pruebas en esa categoría.

3. Explore el examples.md para conocer escenarios de prueba específicos, resultados esperados y orientación sobre la implementación de las pruebas.