AI LLM 测试提示秘籍：如何精准评估大语言模型？ 原创

在 AI 领域，大语言模型（LLM）的性能评估至关重要。然而，一个小小的提示（prompt）变化，可能会让模型的回答从准确变成跑偏。那么，如何设计有效的测试提示，以确保在产品发布前发现潜在问题呢？今天，我们就来深入探讨一下 AI LLM 测试提示的设计与使用。

一、为什么用结构化提示测试 LLM 重要？

（一）标准化提示降低测试差异

标准化的测试提示就像一把统一的尺子，让不同团队能够在相同的测试环境下衡量模型的准确性，确保结果的可重复性。这就好比体育比赛中的标准赛道，让所有选手在公平的条件下竞技。

（二）小变化揭示大问题

提示中一个词的改变或语句的微调，可能让模型的输出大相径庭。通过设计结构化的提示变体，我们可以精准地找到模型的薄弱点，就像用探针探测电路故障一样。

（三）公平的模型对比

统一的测试套件能够把不同的大语言模型放在同一个“考场”里，用相同的输入来衡量它们的表现。这有助于我们得出真正有参考价值的对比结果。

（四）发现隐藏的缺陷

精心设计的测试问题能够暴露那些被随机测试遗漏的重大缺陷。比如在金融领域，一个看似微不足道的逻辑漏洞，可能引发巨大的风险。

二、什么是 AI LLM 测试提示？

测试提示就像是给模型出的一道道“考题”，它们是标准化的输入或输入集合，目的是在可控的环境中评估模型的反应，帮助团队可靠地量化输出质量。这些提示涵盖了各种场景，比如翻译任务、推理挑战、总结任务等，既考验模型的能力，也帮助我们更好地理解和优化 LLM。

三、训练提示 vs. 测试提示：关键区别

四、如何创建有效的 AI LLM 测试提示？

（一）明确评估目标

在设计测试提示之前，首先要清楚你想要评估模型的哪方面能力，比如推理能力、事实准确性还是流畅性。明确的目标能够帮助你保持评估的专注性和有效性。

（二）保持提示清晰、明确、有结构

避免使用模糊的词汇，用清晰的句子和指令来构建提示。可以通过标签或分隔符（如“###”或“Context:”）对提示进行分类，避免歧义。

（三）设计不同难度级别的提示

从基础问题到复杂的多步骤任务，设计一系列难度递增的提示。通过改变时间、背景和合理要求，评估模型的性能是否能够随着难度的提升而保持稳定。

（四）覆盖边缘情况和关键业务场景

包括一些不合逻辑的形式、不常见的事实或自相矛盾的句子，寻找隐藏的问题。同时，针对重要的业务操作（如发票处理或客户支持互动）设计提示，确保模型在真实场景中的可靠性。

五、AI LLM 测试提示的类型

（一）知识回忆提示

这类提示要求模型回忆特定的事实或定义，比如“谁提出了相对论？”或“定义光合作用”。它们可以检验模型是否能够准确地重新解释在训练中遇到的数据，是评估模型知识覆盖范围的基础。

（二）推理和逻辑提示

需要多步思考的提示，比如谜题风格的问题或“思维链”任务（如“如果所有 A 都是 B，有些 B 是 C，那么有些 A 一定是 C 吗？”）。这些提示能够检验模型是否能够进行逻辑推理，而不仅仅是依赖表面模式。

（三）特定任务提示

针对具体的 NLP 任务，如总结（“用两句话总结这篇文章”）、分类（“将这条推文标记为正面、负面或中性”）或对话模拟（“扮演一个客户支持机器人，回答退款问题”）。这些提示能够确保模型在真实世界任务中的表现符合预期，同时也能与实际的生产环境和标准（如 ROUGE 或准确率）相匹配。

六、基于提示的 LLM 评估最佳实践

（一）保持提示任务专注和客观

为特定任务创建提示，如“将这个句子翻译成法语”或“从段落中提取关键事实”，这样模型的输出才有针对性。避免使用模糊或多部分的指令，可以更容易地识别特定的弱点，减少评估指标中的噪声。

（二）使用多样化的提示进行全面测试

创建不同长度、结构和主题领域的提示，从简短的事实查询到需要逻辑的长篇谜题，覆盖所有可能的真实场景。多样性有助于发现边缘情况下的失败，确保你的标准能够真正反映模型的能力，而不仅仅是少数任务的子集。

（三）定期更新提示集以避免模型过拟合

定期分析或更换提示集合，每几周或在重大模型更改后进行更新，以避免模型“记住”你的测试套件而过拟合。新的提示可以确保更多失败的可能性，并保持挑战水平，确保评估标准始终保持相关性。

七、真实世界的 AI LLM 测试提示示例

（一）基于事实的问答提示（检索模型）

典型的基于事实的查询，如“某人何时出生？”这些提示可以验证模型是否能够从索引的文本段落中提取准确的回答，确保嵌入和检索过程能够准确地提供相关片段。

（二）总结提示（新闻总结模型）

例如“用不超过 50 字的项目符号总结主要讨论内容”，这种提示可以评估模型将长篇文章压缩为简短要点的能力。评估者可以使用这种提示来评估总结的完整性以及是否严格遵守字数限制。

（三）对话提示（客户支持聊天机器人评估）

指令如“你是一个帮助在线商店客户的 AI 聊天机器人。使用他们的订单号，帮助客户跟踪订单、更新发货状态以及处理退货。”这种提示可以评估对话的准确性，确保响应与政策一致，从而确保客户支持互动的可靠性。

八、设计测试提示时常见的错误

（一）提示措辞过于复杂

如果在一条提示中塞入过多的事实或术语，模型可能会被搞糊涂，从而给出不同的结果。清晰简洁的提示专注于单一任务，能够产生更可靠和一致的响应。

（二）让提示带有偏见或引导性

如果提示暗示了某种回答或反映了某种刻板印象，模型可能会给出有偏见或扭曲的结果。使用中性语言和公平的案例，更容易观察到模型的真实行为。

（三）提示与真实任务不一致

如果使用过于抽象或合成的提示，就无法准确反映模型在真实生产工作负载中的表现。创建与你的业务流程一致的提示，如发票解析或支持对话，以确保评估的相关性。

（四）忽略多语言或多领域考虑

仅在单一语言或主题领域进行测试，会忽略在不同语言或主题条件下可能出现的错误。提供多种语言和专业知识领域的提示，以发现跨语言和领域的潜在问题。

九、结语

基于提示的评估已经成为 AI 基准测试的标配。随着模型的不断发展，传统的基准测试在快速发展的需求下显得力不从心。团队必须不断更新和改进 AI LLM 测试提示，以应对更具挑战性的任务，确保评估措施保持相关性，防止模型过拟合。把提示当作“活的工具”，嵌入版本控制，自动化更新，并整合测试驱动的开发实践，让你的评估框架与 AI 系统同步发展。

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯