ai testing prompts

大語言模型測驗指南

概述

此儲存庫致力於提供測試大型語言模型 (LLM)（例如 OpenAI 的 GPT 系列）的綜合指南。它涵蓋了一系列測試方法，旨在確保法學碩士在各種應用中可靠、安全、公正和高效。每種類型的測試對於開發在現實場景中有效且合乎道德地運作的法學碩士都至關重要。

測試類別

本指南包括以下測試類別，每個類別都包含在各自的目錄中：

• 對抗性測試：透過棘手或誤導性的輸入來挑戰模型的技術，以確保穩健性。

• 行為測試：確保模型在一系列場景中的行為符合預期。

• 合規性測試：檢查是否遵守法律和道德標準。

• 事實正確性測試：驗證模型提供的資訊的準確性。

• 公平和偏見測試：評估輸出以確保它們不存在人口統計偏見。

• 整合測試：評估法學碩士與其他軟體系統的整合程度。

• 可解釋性和可解釋性測試：測試模型解釋其決策的能力。

• 效能測試：衡量模型在各種負載下的效率和可擴展性。

• 回歸測試：確保新的更新不會破壞現有功能。

• 安全和安保測試：確保模型不會建議或促成有害行為。

每個目錄都包含一個詳細的README.md ，解釋所使用的特定測試方法，以及提供進行測試的實際範例和場景的examples.md 。

用法

若要使用本指南：

1. 導覽至符合您的測試需求的任何測試類別目錄。

2. 閱讀README.md ，以了解該類別中測試重點的概述和詳細說明。

3. 探索examples.md以了解特定的測試場景、預期結果以及實施測試的指南。