测试大型语言模型（LLM）由于其非确定性而带来独特的挑战，相同的输入可能产生不同的输出。有效的测试侧重于验证事实准确性、遵守既定标准以及基于原始材料，而不是断言精确的字符串匹配。技术包括构建版本化的评估集、使用LLM作为裁判进行主观评估，以及实施对抗性测试以捕获幻觉和提示注入漏洞。测试整个系统至关重要，包括检索机制，而不仅仅是LLM的生成能力，以防止自信但错误的响应。 AI
影响 开发LLM应用的新测试方法，解决非确定性输出和自信错误的问题。
排序理由 文章讨论了测试LLM应用的实用方法和工具，而不是新的发布或研究突破。
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