一位开发者在构建一个名为NexaVerify的多LLM安全审计工具时发现,单次基准测试运行不足以获得可靠的结果。对同一安全审计运行12次后,显示出显著的差异,其中一个LLM配置的F1分数在0.29到0.54之间剧烈波动。虽然像Llama这样单个表现良好的LLM比共识管道获得了更高的平均F1分数,但管道在稳定性、更广泛的漏洞覆盖范围和审计目的的可追溯性方面提供了关键优势。 AI
影响 强调了需要进行稳健、多次运行的基准测试,以准确评估LLM的性能和可靠性。
排序理由 开发者的个人经验和对基准测试方法的发现。
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