大模型基准测试方法主要用于评估模型在不同任务上的表现,其方法主要包括: - 数据准备:准备一组训练集和一组测试集,其中测试集用于评估模型的性能。 - 模型训练:使用训练集训练模型。 - 模型评估:使用测试集对模型进行评估,并记录模型的性能指标,如准确率、召回率、F1值等。 - 结果分析:对模型的评估结果进行分析...
给定要覆盖的代码片段,要生成对应测试样例,需经历以下 3 个步骤:1. 对片段的输入进行分析;2. 构造 prompt 指示大模型生成初始测试样例;3. 使用规则后处理和大模型 self-debug 调整测试样例使之可以正确运行。 对片段的输入进行分析,指提取要覆盖的片段所接受的一切外部输入,以备后续 prompt 使用。外部输入,指该...
测试人员利用大模型 RAG 进行效果的评估 当我们了解到大模型 RAG 的原理后,其实也就猜到测试人员也是可以利用这个方法来开展一些工作的。在我以前的文章中介绍过这种大模型的评测工作是非常消耗人力的, 其中一个非常消耗人力的地方就是即便我们已经有了标注好的数据(就是问题和答案都是已知的),我们也很难去自动化...
针对LLM大模型的测试,首先需要构建全面、多样的数据集。这包括但不限于通用语料库、专业领域语料库以及特定场景语料库。通过在不同类型的数据集上进行测试,可以更为全面地评估模型的性能。同时,设计合理的评估指标也是关键。除了传统的准确率、召回率等指标外,还应考虑模型的流畅性、连贯性以及生成结果的多样性等。
其中最直接的一种方法就是准确性性测试。准确性测试就像传统监督式机器学习中的典型测试集,即在给出整个训练数据集的情况下,我们保留一小部分数据,看看新训练的模型是否能够根据目标标签给出正确的答案。 然而,在LLMs的准确性测试方面可能需要更加微妙的处理,因为目标标签可能并非非黑即白,对或错。当然,对于像MMLU这...
LLM的功能测试是评估模型在特定任务上的表现。与传统软件的功能测试不同(例如,验证用户是否能够通过测试整个登录流程进行登录),LLM的功能测试是评估模型在特定任务(如文本摘要)中对多个输入的表现。换句话说,功能测试由多个针对特定用例的单元测试组成。 要将单元测试组合在一起进行功能测试,首先创建一个测试文件: ...
在这个日新月异的科技时代,人工智能(AI)正以惊人的速度改变着我们的生活与工作方式。为了帮助大家系统地掌握人工智能的场景及测试方法,我们特别推出了大模型与人工智能平台测试公开课,带领大家从大模型场景、RAG及人工智能平台的测试开始,深入探索人工智能技术的场景及测试方法。
由于20足以满足一般自适应测试,本文将最大长度固定为20,并根据信息量指标[5]自适应调整测试长度。因此,相较于传统评估中需要LLM回答上百道题目[5],该方法可以挑选出真正有价值的问题,最多只需要问模型20个问题,特别是对于需要大量专家评分的模型测试,它大大降低人工成本和模型推理开销。