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Guia de teste de modelo de linguagem grande

Visão geral

Este repositório é dedicado a fornecer um guia abrangente para testar modelos de linguagem grande (LLMs), como a série GPT da OpenAI. Abrange uma variedade de metodologias de teste projetadas para garantir que os LLMs sejam confiáveis, seguros, imparciais e eficientes em diversas aplicações. Cada tipo de teste é crucial para o desenvolvimento de LLMs que funcionem de forma eficaz e ética em cenários do mundo real.

Categorias de teste

Este guia inclui as seguintes categorias de testes, cada uma contida em seu respectivo diretório:

• Teste Adversarial : Técnicas para desafiar o modelo com entradas complicadas ou enganosas para garantir robustez.

• Teste comportamental : garante que o modelo se comporte conforme o esperado em uma variedade de cenários.

• Teste de Conformidade : Verifica a adesão aos padrões legais e éticos.

• Teste de correção factual : verifica a precisão das informações fornecidas pelo modelo.

• Teste de imparcialidade e preconceito : Avalia os resultados para garantir que estão livres de preconceitos demográficos.

• Teste de integração : avalia quão bem o LLM se integra a outros sistemas de software.

• Teste de interpretabilidade e explicabilidade : testa a capacidade do modelo de explicar suas decisões.

• Teste de desempenho : mede a eficiência e escalabilidade do modelo sob diversas cargas.

• Teste de regressão : garante que novas atualizações não atrapalhem as funcionalidades existentes.

• Teste de segurança e proteção : garante que o modelo não sugira ou permita comportamentos prejudiciais.

Cada diretório contém um README.md detalhado que explica os métodos de teste específicos usados, juntamente com examples.md que fornece exemplos práticos e cenários para a realização dos testes.

Uso

Para usar este guia:

1. Navegue até qualquer diretório de categoria de teste que esteja alinhado às suas necessidades de teste.

2. Leia o README.md para uma visão geral e uma explicação detalhada do foco do teste nessa categoria.

3. Explore examples.md para cenários de teste específicos, resultados esperados e orientação sobre como implementar os testes.