ai testing prompts

คู่มือการทดสอบโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ภาพรวม

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีไว้เพื่อให้คำแนะนำที่ครอบคลุมในการทดสอบโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่นซีรีส์ GPT ของ OpenAI โดยครอบคลุมวิธีการทดสอบต่างๆ ที่ออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่า LLM มีความน่าเชื่อถือ ปลอดภัย เป็นกลาง และมีประสิทธิภาพในการใช้งานต่างๆ การทดสอบแต่ละประเภทมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนา LLM ที่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีจริยธรรมในสถานการณ์จริง

หมวดหมู่การทดสอบ

คู่มือนี้ประกอบด้วยหมวดหมู่การทดสอบต่อไปนี้ ซึ่งแต่ละหมวดหมู่อยู่ในไดเร็กทอรีที่เกี่ยวข้อง:

• การทดสอบฝ่ายตรงข้าม : เทคนิคในการท้าทายโมเดลด้วยอินพุตที่ยุ่งยากหรือทำให้เข้าใจผิดเพื่อให้แน่ใจว่ามีความทนทาน

• การทดสอบพฤติกรรม : ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลทำงานตามที่คาดไว้ในสถานการณ์ต่างๆ

• การทดสอบการปฏิบัติตาม : ตรวจสอบการปฏิบัติตามมาตรฐานทางกฎหมายและจริยธรรม

• การทดสอบความถูกต้องของข้อเท็จจริง : ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่มาจากแบบจำลอง

• การทดสอบความเป็นธรรมและอคติ : ประเมินผลลัพธ์เพื่อให้แน่ใจว่าปราศจากอคติทางประชากรศาสตร์

• การทดสอบการรวมระบบ : ประเมินว่า LLM ทำงานร่วมกับระบบซอฟต์แวร์อื่นได้ดีเพียงใด

• การทดสอบการตีความและคำอธิบาย : ทดสอบความสามารถของแบบจำลองในการอธิบายการตัดสินใจ

• การทดสอบประสิทธิภาพ : วัดประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของโมเดลภายใต้โหลดต่างๆ

• การทดสอบการถดถอย : ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการอัปเดตใหม่ไม่รบกวนฟังก์ชันการทำงานที่มีอยู่

• การทดสอบความปลอดภัยและการรักษาความปลอดภัย : ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลไม่แนะนำหรือเปิดใช้งานพฤติกรรมที่เป็นอันตราย

แต่ละไดเร็กทอรีประกอบด้วย README.md โดยละเอียดซึ่งอธิบายวิธีการทดสอบเฉพาะที่ใช้ พร้อมด้วย examples.md ที่ให้ตัวอย่างและสถานการณ์จำลองในทางปฏิบัติสำหรับการดำเนินการทดสอบ

การใช้งาน

หากต้องการใช้คู่มือนี้:

1. ไปที่ไดเร็กทอรีหมวดหมู่การทดสอบ ที่สอดคล้องกับความต้องการในการทดสอบของคุณ

2. อ่าน README.md เพื่อดูภาพรวมและคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับหัวข้อการทดสอบในหมวดหมู่นั้น

3. สำรวจ examples.md เพื่อดูสถานการณ์การทดสอบเฉพาะ ผลลัพธ์ที่คาดหวัง และคำแนะนำในการใช้งานการทดสอบ