在评估大型语言模型（LLM）时，一个常见的问题是自动化测试通常无法捕捉到由提示文件之外的更改引起的回归。这些回归可能源于多种因素，例如分词器更新、检索索引的变化、工具模式的修改或模型提供商别名的转移。当前的持续集成（CI）系统通常只在提示文件被更改时触发评估，这导致了覆盖范围的重大差距。为了解决这个问题，开发人员应该扩展他们的评估触发器，以涵盖所有可能影响模型输出的输入，包括分词器、解码参数和嵌入模型，确保任何更改都得到妥善测试。 AI
影响 强调了LLM评估中的关键差距，敦促开发人员将测试范围扩大到提示更改之外，以确保模型的稳定性。
排序理由 该项目讨论了LLM评估中的最佳实践和潜在陷阱，对现有系统进行了评论，而不是宣布新的发布或研究成果。
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