通過功能測試掌握及時工程：可靠LLM輸出的系統指南

優化大型語言模型（LLM）的提示很快就會變得複雜。雖然最初的成功似乎很容易 - 使用專業角色，清晰的說明，特定格式和示例，但會發現矛盾和意外的失敗。較小的提示更改可能會破壞以前工作的方面。這種迭代，反複試驗的方法缺乏結構和科學嚴格。

功能測試提供了解決方案。受科學方法論的啟發，它使用自動輸入輸出測試，迭代運行和算法評分，以使工程迅速的數據驅動且可重複。這消除了猜測和手動驗證，從而實現了有效且自信的及時完善。

本文詳細介紹了一種掌握及時工程的系統方法，以確保可靠的LLM輸出甚至用於復雜的AI任務。

在及時優化中平衡精度和一致性

在提示中添加許多規則可能會產生內部矛盾，從而導致不可預測的行為。從一般規則開始並添加異常時，尤其如此。具體規則可能與主要指令或彼此相抵觸。即使是較小的更改（重新計算說明，重新單詞或添加詳細信息）也可以改變模型的解釋和優先級。過度規格增加了結果有缺陷的風險；對於一致的相關響應，找到清晰度和細節之間的正確平衡至關重要。手動測試具有多種競爭規格的壓倒性。必須優先考慮可重複性和可靠性的科學方法。

從實驗室到AI：可靠的LLM響應的迭代測試

科學實驗使用重複以確保可重複性。同樣，LLM需要多次迭代來解釋其非確定性。由於固有的響應可變性，單個測試不夠。建議至少每例用例迭代以評估可重複性並確定不一致。當優化具有眾多競爭要求的提示時，這一點尤其重要。

系統方法：及時優化的功能測試

這種結構化的評估方法包括：

• 數據固定裝置：預定義的輸入輸出對，旨在測試各種要求和邊緣情況。這些代表了在不同條件下有效評估的受控方案。
• 自動測試驗證：與實際LLM響應的預期輸出（來自固定裝置）的自動比較。這樣可以確保一致性並最大程度地減少人為錯誤。
• 多次迭代：每個測試案例的多次運行，以評估LLM響應變異性，反映科學三份。
• 算法評分：目標，定量評分結果，減少手動評估。這為數據驅動的提示優化提供了明確的指標。

步驟1：定義測試數據固定裝置

創建有效的固定裝置至關重要。固定裝置不僅僅是任何輸入輸出對；必須仔細設計它以準確評估LLM性能以達到特定要求。這需要：

1. 對任務和模型行為的透徹理解，以最大程度地減少歧義和偏見。
2. 對算法評估的遠見。

固定裝置包括：

• 輸入示例：涵蓋各種情況的代表性數據。
• 預期輸出：預期的LLM響應在驗證過程中進行比較。

步驟2：運行自動測試

定義固定裝置後，自動測試系統地評估了LLM性能。

執行過程：

1. 多次迭代：多次將相同的輸入饋送到LLM（例如五個迭代）。
2. 響應比較：將每個響應與預期輸出進行比較。
3. 評分機制：每個比較會導致通過（1）或失敗（0）得分。
4. 最終得分計算：分數匯總以計算代表成功率的總分。

示例：從文章中刪除作者簽名

一個簡單的例子涉及刪除作者簽名。固定裝置可能包括各種簽名樣式。驗證檢查輸出中的簽名缺失。完美的分數表明成功刪除；較低的分數突出顯示需要及時調整的區域。

這種方法的好處：

• 通過多次迭代可靠的結果。
• 通過自動化有效的過程。
• 數據驅動的優化。
• 及時版本的並排評估。
• 快速迭代改進。

系統及時測試：超越及時的優化

這種方法超出了初始優化的範圍：

1. 模型比較：有效地比較了同一任務上的不同LLM（Chatgpt，Claude等）和版本。
2. 版本升級：模型更新後驗證提示性能。
3. 成本優化：確定最佳性能與成本比率。

克服挑戰：

主要的挑戰是準備測試固定裝置。但是，在減少調試時間並提高了模型效率的情況下，前期投資可顯著回報。

快速的優點和缺點：

優點：

• 持續改進。
• 更好的維護。
• 更靈活。
• 成本優化。
• 節省時間。

挑戰：

• 初始時間投資。
• 定義可測量的驗證標準。
• 多個測試的成本（儘管通常可以忽略不計）。

結論：何時實施這種方法

這種系統的測試並不總是必要的，尤其是對於簡單的任務。但是，對於需要高精度和可靠性的複雜AI任務，這是無價的。它將及時的工程從主觀過程轉變為可衡量，可擴展且健壯的過程。實施它的決定應取決於項目複雜性。對於高精度的需求，這項投資值得。

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