ai testing prompts

大语言模型测试指南

概述

该存储库致力于提供测试大型语言模型 (LLM)（例如 OpenAI 的 GPT 系列）的综合指南。它涵盖了一系列测试方法，旨在确保法学硕士在各种应用程序中可靠、安全、公正和高效。每种类型的测试对于开发在现实场景中有效且合乎道德地运作的法学硕士都至关重要。

测试类别

本指南包括以下测试类别，每个类别都包含在各自的目录中：

• 对抗性测试：通过棘手或误导性的输入来挑战模型以确保稳健性的技术。

• 行为测试：确保模型在一系列场景中的行为符合预期。

• 合规性测试：检查是否遵守法律和道德标准。

• 事实正确性测试：验证模型提供的信息的准确性。

• 公平和偏见测试：评估输出以确保它们不存在人口统计偏见。

• 集成测试：评估法学硕士与其他软件系统的集成程度。

• 可解释性和可解释性测试：测试模型解释其决策的能力。

• 性能测试：衡量模型在各种负载下的效率和可扩展性。

• 回归测试：确保新的更新不会破坏现有功能。

• 安全和安保测试：确保模型不会建议或促成有害行为。

每个目录都包含详细的README.md ，解释所使用的具体测试方法，以及提供实际示例和进行测试的场景的examples.md 。

用法

要使用本指南：

1. 导航到符合您的测试需求的任何测试类别目录。

2. 阅读README.md ，了解该类别中测试重点的概述和详细说明。

3. 探索examples.md以了解特定的测试场景、预期结果以及实施测试的指南。