如何测试大型语言模型

围绕使用AI助手来减少手动工作、通过代码生成器提高软件开发者的生产力，以及利用生成式AI进行创新，这些话题一直为公众所热议。同时，商业机会正推动许多开发团队构建知识库、使用向量数据库，并在其应用中嵌入大型语言模型（LLMs）。

构建具有LLM能力的应用程序的一些通用用例，包括搜索体验、内容生成、文档摘要、聊天机器人和客户支持应用。行业示例包括在医疗保健中开发患者门户、在金融服务中改善初级银行家的工作流程，以及为制造业的未来铺平道路。

投资LLMs的公司面临一些前期障碍，包括改进数据治理、提高数据质量、选择LLM架构、解决安全风险，并制定云基础设施计划。

我对组织如何测试他们的LLM模型和应用程序有更大的担忧。新闻中的问题包括一家航空公司兑现其聊天机器人提供的退款、关于版权侵权的诉讼，以及降低幻觉风险。

Roadz的联合创始人兼首席运营官Amit Jain表示：“测试LLM模型需要一种多方面的方法是超越技术严谨性的。团队应该进行迭代改进，并创建详细的文档以记录模型的开发过程、测试方法和性能指标。与研究社区进行互动，以基准测试和分享最佳实践也是有效的。”

针对嵌入式LLMs的4种测试策略

开发团队需要一个LLM测试策略。作为起点，考虑以下用于测试嵌入自定义应用程序中的LLMs的做法：

1.创建测试数据以扩展软件QA

2.自动化模型质量和性能测试

3.根据用例评估RAG质量

4.开发质量指标和基准

5.创建测试数据以扩展软件QA