在 AI 領(lǐng)域，大語(yǔ)言模型（LLM）的性能評(píng)估至關(guān)重要。然而，一個(gè)小小的提示（prompt）變化，可能會(huì)讓模型的回答從準(zhǔn)確變成跑偏。那么，如何設(shè)計(jì)有效的測(cè)試提示，以確保在產(chǎn)品發(fā)布前發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題呢？今天，我們就來(lái)深入探討一下 AI LLM 測(cè)試提示的設(shè)計(jì)與使用。

一、為什么用結(jié)構(gòu)化提示測(cè)試 LLM 重要？

（一）標(biāo)準(zhǔn)化提示降低測(cè)試差異

標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)試提示就像一把統(tǒng)一的尺子，讓不同團(tuán)隊(duì)能夠在相同的測(cè)試環(huán)境下衡量模型的準(zhǔn)確性，確保結(jié)果的可重復(fù)性。這就好比體育比賽中的標(biāo)準(zhǔn)賽道，讓所有選手在公平的條件下競(jìng)技。

（二）小變化揭示大問(wèn)題

提示中一個(gè)詞的改變或語(yǔ)句的微調(diào)，可能讓模型的輸出大相徑庭。通過(guò)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化的提示變體，我們可以精準(zhǔn)地找到模型的薄弱點(diǎn)，就像用探針探測(cè)電路故障一樣。

（三）公平的模型對(duì)比

統(tǒng)一的測(cè)試套件能夠把不同的大語(yǔ)言模型放在同一個(gè)“考場(chǎng)”里，用相同的輸入來(lái)衡量它們的表現(xiàn)。這有助于我們得出真正有參考價(jià)值的對(duì)比結(jié)果。

（四）發(fā)現(xiàn)隱藏的缺陷

精心設(shè)計(jì)的測(cè)試問(wèn)題能夠暴露那些被隨機(jī)測(cè)試遺漏的重大缺陷。比如在金融領(lǐng)域，一個(gè)看似微不足道的邏輯漏洞，可能引發(fā)巨大的風(fēng)險(xiǎn)。

二、什么是 AI LLM 測(cè)試提示？

測(cè)試提示就像是給模型出的一道道“考題”，它們是標(biāo)準(zhǔn)化的輸入或輸入集合，目的是在可控的環(huán)境中評(píng)估模型的反應(yīng)，幫助團(tuán)隊(duì)可靠地量化輸出質(zhì)量。這些提示涵蓋了各種場(chǎng)景，比如翻譯任務(wù)、推理挑戰(zhàn)、總結(jié)任務(wù)等，既考驗(yàn)?zāi)Ｐ偷哪芰?，也幫助我們更好地理解和?yōu)化 LLM。

三、訓(xùn)練提示 vs. 測(cè)試提示：關(guān)鍵區(qū)別

四、如何創(chuàng)建有效的 AI LLM 測(cè)試提示？

（一）明確評(píng)估目標(biāo)

在設(shè)計(jì)測(cè)試提示之前，首先要清楚你想要評(píng)估模型的哪方面能力，比如推理能力、事實(shí)準(zhǔn)確性還是流暢性。明確的目標(biāo)能夠幫助你保持評(píng)估的專注性和有效性。

（二）保持提示清晰、明確、有結(jié)構(gòu)

避免使用模糊的詞匯，用清晰的句子和指令來(lái)構(gòu)建提示?？梢酝ㄟ^(guò)標(biāo)簽或分隔符（如“###”或“Context:”）對(duì)提示進(jìn)行分類，避免歧義。

（三）設(shè)計(jì)不同難度級(jí)別的提示

從基礎(chǔ)問(wèn)題到復(fù)雜的多步驟任務(wù)，設(shè)計(jì)一系列難度遞增的提示。通過(guò)改變時(shí)間、背景和合理要求，評(píng)估模型的性能是否能夠隨著難度的提升而保持穩(wěn)定。

（四）覆蓋邊緣情況和關(guān)鍵業(yè)務(wù)場(chǎng)景

包括一些不合邏輯的形式、不常見(jiàn)的事實(shí)或自相矛盾的句子，尋找隱藏的問(wèn)題。同時(shí)，針對(duì)重要的業(yè)務(wù)操作（如發(fā)票處理或客戶支持互動(dòng)）設(shè)計(jì)提示，確保模型在真實(shí)場(chǎng)景中的可靠性。

五、AI LLM 測(cè)試提示的類型

（一）知識(shí)回憶提示

這類提示要求模型回憶特定的事實(shí)或定義，比如“誰(shuí)提出了相對(duì)論？”或“定義光合作用”。它們可以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠衲軌驕?zhǔn)確地重新解釋在訓(xùn)練中遇到的數(shù)據(jù)，是評(píng)估模型知識(shí)覆蓋范圍的基礎(chǔ)。

（二）推理和邏輯提示

需要多步思考的提示，比如謎題風(fēng)格的問(wèn)題或“思維鏈”任務(wù)（如“如果所有 A 都是 B，有些 B 是 C，那么有些 A 一定是 C 嗎？”）。這些提示能夠檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠衲軌蜻M(jìn)行邏輯推理，而不僅僅是依賴表面模式。

（三）特定任務(wù)提示

針對(duì)具體的 NLP 任務(wù)，如總結(jié)（“用兩句話總結(jié)這篇文章”）、分類（“將這條推文標(biāo)記為正面、負(fù)面或中性”）或?qū)υ捘M（“扮演一個(gè)客戶支持機(jī)器人，回答退款問(wèn)題”）。這些提示能夠確保模型在真實(shí)世界任務(wù)中的表現(xiàn)符合預(yù)期，同時(shí)也能與實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境和標(biāo)準(zhǔn)（如 ROUGE 或準(zhǔn)確率）相匹配。

六、基于提示的 LLM 評(píng)估最佳實(shí)踐

（一）保持提示任務(wù)專注和客觀

為特定任務(wù)創(chuàng)建提示，如“將這個(gè)句子翻譯成法語(yǔ)”或“從段落中提取關(guān)鍵事實(shí)”，這樣模型的輸出才有針對(duì)性。避免使用模糊或多部分的指令，可以更容易地識(shí)別特定的弱點(diǎn)，減少評(píng)估指標(biāo)中的噪聲。

（二）使用多樣化的提示進(jìn)行全面測(cè)試

創(chuàng)建不同長(zhǎng)度、結(jié)構(gòu)和主題領(lǐng)域的提示，從簡(jiǎn)短的事實(shí)查詢到需要邏輯的長(zhǎng)篇謎題，覆蓋所有可能的真實(shí)場(chǎng)景。多樣性有助于發(fā)現(xiàn)邊緣情況下的失敗，確保你的標(biāo)準(zhǔn)能夠真正反映模型的能力，而不僅僅是少數(shù)任務(wù)的子集。

（三）定期更新提示集以避免模型過(guò)擬合

定期分析或更換提示集合，每幾周或在重大模型更改后進(jìn)行更新，以避免模型“記住”你的測(cè)試套件而過(guò)擬合。新的提示可以確保更多失敗的可能性，并保持挑戰(zhàn)水平，確保評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)始終保持相關(guān)性。

七、真實(shí)世界的 AI LLM 測(cè)試提示示例

（一）基于事實(shí)的問(wèn)答提示（檢索模型）

典型的基于事實(shí)的查詢，如“某人何時(shí)出生？”這些提示可以驗(yàn)證模型是否能夠從索引的文本段落中提取準(zhǔn)確的回答，確保嵌入和檢索過(guò)程能夠準(zhǔn)確地提供相關(guān)片段。

（二）總結(jié)提示（新聞總結(jié)模型）

例如“用不超過(guò) 50 字的項(xiàng)目符號(hào)總結(jié)主要討論內(nèi)容”，這種提示可以評(píng)估模型將長(zhǎng)篇文章壓縮為簡(jiǎn)短要點(diǎn)的能力。評(píng)估者可以使用這種提示來(lái)評(píng)估總結(jié)的完整性以及是否嚴(yán)格遵守字?jǐn)?shù)限制。

（三）對(duì)話提示（客戶支持聊天機(jī)器人評(píng)估）

指令如“你是一個(gè)幫助在線商店客戶的 AI 聊天機(jī)器人。使用他們的訂單號(hào)，幫助客戶跟蹤訂單、更新發(fā)貨狀態(tài)以及處理退貨?！边@種提示可以評(píng)估對(duì)話的準(zhǔn)確性，確保響應(yīng)與政策一致，從而確保客戶支持互動(dòng)的可靠性。

八、設(shè)計(jì)測(cè)試提示時(shí)常見(jiàn)的錯(cuò)誤

（一）提示措辭過(guò)于復(fù)雜

如果在一條提示中塞入過(guò)多的事實(shí)或術(shù)語(yǔ)，模型可能會(huì)被搞糊涂，從而給出不同的結(jié)果。清晰簡(jiǎn)潔的提示專注于單一任務(wù)，能夠產(chǎn)生更可靠和一致的響應(yīng)。

（二）讓提示帶有偏見(jiàn)或引導(dǎo)性

如果提示暗示了某種回答或反映了某種刻板印象，模型可能會(huì)給出有偏見(jiàn)或扭曲的結(jié)果。使用中性語(yǔ)言和公平的案例，更容易觀察到模型的真實(shí)行為。

（三）提示與真實(shí)任務(wù)不一致

如果使用過(guò)于抽象或合成的提示，就無(wú)法準(zhǔn)確反映模型在真實(shí)生產(chǎn)工作負(fù)載中的表現(xiàn)。創(chuàng)建與你的業(yè)務(wù)流程一致的提示，如發(fā)票解析或支持對(duì)話，以確保評(píng)估的相關(guān)性。

（四）忽略多語(yǔ)言或多領(lǐng)域考慮

僅在單一語(yǔ)言或主題領(lǐng)域進(jìn)行測(cè)試，會(huì)忽略在不同語(yǔ)言或主題條件下可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤。提供多種語(yǔ)言和專業(yè)知識(shí)領(lǐng)域的提示，以發(fā)現(xiàn)跨語(yǔ)言和領(lǐng)域的潛在問(wèn)題。

九、結(jié)語(yǔ)

基于提示的評(píng)估已經(jīng)成為 AI 基準(zhǔn)測(cè)試的標(biāo)配。隨著模型的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的基準(zhǔn)測(cè)試在快速發(fā)展的需求下顯得力不從心。團(tuán)隊(duì)必須不斷更新和改進(jìn) AI LLM 測(cè)試提示，以應(yīng)對(duì)更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，確保評(píng)估措施保持相關(guān)性，防止模型過(guò)擬合。把提示當(dāng)作“活的工具”，嵌入版本控制，自動(dòng)化更新，并整合測(cè)試驅(qū)動(dòng)的開發(fā)實(shí)踐，讓你的評(píng)估框架與 AI 系統(tǒng)同步發(fā)展。

本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯