Этот репозиторий посвящен предоставлению комплексного руководства по тестированию моделей больших языков (LLM), таких как серия GPT OpenAI. Он охватывает ряд методологий тестирования, призванных гарантировать надежность, безопасность, объективность и эффективность LLM в различных приложениях. Каждый тип тестирования имеет решающее значение для разработки LLM, которые функционируют эффективно и этично в реальных сценариях.
Это руководство включает следующие категории тестирования, каждая из которых находится в соответствующем каталоге:
Состязательное тестирование : методы проверки модели с помощью сложных или вводящих в заблуждение входных данных для обеспечения надежности.
Поведенческое тестирование : гарантирует, что модель ведет себя должным образом в различных сценариях.
Тестирование на соответствие : проверяет соблюдение правовых и этических стандартов.
Проверка фактической правильности : проверяет точность информации, предоставленной моделью.
Тестирование на справедливость и предвзятость : оценивает результаты, чтобы убедиться, что они свободны от демографических предубеждений.
Интеграционное тестирование : оценивает, насколько хорошо LLM интегрируется с другими программными системами.
Тестирование на интерпретируемость и объяснимость : проверяет способность модели объяснять свои решения.
Тестирование производительности : измеряется эффективность и масштабируемость модели при различных нагрузках.
Регрессионное тестирование : гарантирует, что новые обновления не нарушат существующие функции.
Тестирование безопасности и защищенности : гарантирует, что модель не предполагает и не допускает вредоносного поведения.
Каждый каталог содержит подробный файл README.md
, в котором объясняются конкретные используемые методы тестирования, а также examples.md
содержащий практические примеры и сценарии проведения тестов.
Чтобы использовать это руководство:
Перейдите в любой каталог категории тестирования , который соответствует вашим потребностям в тестировании.
Прочтите README.md
для обзора и подробного объяснения фокуса тестирования в этой категории.
Изучите сайт examples.md
чтобы узнать о конкретных сценариях тестирования, ожидаемых результатах и руководствах по реализации тестов.