在 AI 領域，大語言模型（LLM）的性能評估至關重要。然而，一個小小的提示（prompt）變化，可能會讓模型的回答從準確變成跑偏。那么，如何設計有效的測試提示，以確保在產品發布前發現潛在問題呢？今天，我們就來深入探討一下 AI LLM 測試提示的設計與使用。

一、為什么用結構化提示測試 LLM 重要？

（一）標準化提示降低測試差異

標準化的測試提示就像一把統一的尺子，讓不同團隊能夠在相同的測試環境下衡量模型的準確性，確保結果的可重復性。這就好比體育比賽中的標準賽道，讓所有選手在公平的條件下競技。

（二）小變化揭示大問題

提示中一個詞的改變或語句的微調，可能讓模型的輸出大相徑庭。通過設計結構化的提示變體，我們可以精準地找到模型的薄弱點，就像用探針探測電路故障一樣。

（三）公平的模型對比

統一的測試套件能夠把不同的大語言模型放在同一個“考場”里，用相同的輸入來衡量它們的表現。這有助于我們得出真正有參考價值的對比結果。

（四）發現隱藏的缺陷

精心設計的測試問題能夠暴露那些被隨機測試遺漏的重大缺陷。比如在金融領域，一個看似微不足道的邏輯漏洞，可能引發巨大的風險。

二、什么是 AI LLM 測試提示？

測試提示就像是給模型出的一道道“考題”，它們是標準化的輸入或輸入集合，目的是在可控的環境中評估模型的反應，幫助團隊可靠地量化輸出質量。這些提示涵蓋了各種場景，比如翻譯任務、推理挑戰、總結任務等，既考驗模型的能力，也幫助我們更好地理解和優化 LLM。

三、訓練提示 vs. 測試提示：關鍵區別

四、如何創建有效的 AI LLM 測試提示？

（一）明確評估目標

在設計測試提示之前，首先要清楚你想要評估模型的哪方面能力，比如推理能力、事實準確性還是流暢性。明確的目標能夠幫助你保持評估的專注性和有效性。

（二）保持提示清晰、明確、有結構

避免使用模糊的詞匯，用清晰的句子和指令來構建提示。可以通過標簽或分隔符（如“###”或“Context:”）對提示進行分類，避免歧義。

（三）設計不同難度級別的提示

從基礎問題到復雜的多步驟任務，設計一系列難度遞增的提示。通過改變時間、背景和合理要求，評估模型的性能是否能夠隨著難度的提升而保持穩定。

（四）覆蓋邊緣情況和關鍵業務場景

包括一些不合邏輯的形式、不常見的事實或自相矛盾的句子，尋找隱藏的問題。同時，針對重要的業務操作（如發票處理或客戶支持互動）設計提示，確保模型在真實場景中的可靠性。

五、AI LLM 測試提示的類型

（一）知識回憶提示

這類提示要求模型回憶特定的事實或定義，比如“誰提出了相對論？”或“定義光合作用”。它們可以檢驗模型是否能夠準確地重新解釋在訓練中遇到的數據，是評估模型知識覆蓋范圍的基礎。

（二）推理和邏輯提示

需要多步思考的提示，比如謎題風格的問題或“思維鏈”任務（如“如果所有 A 都是 B，有些 B 是 C，那么有些 A 一定是 C 嗎？”）。這些提示能夠檢驗模型是否能夠進行邏輯推理，而不僅僅是依賴表面模式。

（三）特定任務提示

針對具體的 NLP 任務，如總結（“用兩句話總結這篇文章”）、分類（“將這條推文標記為正面、負面或中性”）或對話模擬（“扮演一個客戶支持機器人，回答退款問題”）。這些提示能夠確保模型在真實世界任務中的表現符合預期，同時也能與實際的生產環境和標準（如 ROUGE 或準確率）相匹配。

六、基于提示的 LLM 評估最佳實踐

（一）保持提示任務專注和客觀

為特定任務創建提示，如“將這個句子翻譯成法語”或“從段落中提取關鍵事實”，這樣模型的輸出才有針對性。避免使用模糊或多部分的指令，可以更容易地識別特定的弱點，減少評估指標中的噪聲。

（二）使用多樣化的提示進行全面測試

創建不同長度、結構和主題領域的提示，從簡短的事實查詢到需要邏輯的長篇謎題，覆蓋所有可能的真實場景。多樣性有助于發現邊緣情況下的失敗，確保你的標準能夠真正反映模型的能力，而不僅僅是少數任務的子集。

（三）定期更新提示集以避免模型過擬合

定期分析或更換提示集合，每幾周或在重大模型更改后進行更新，以避免模型“記住”你的測試套件而過擬合。新的提示可以確保更多失敗的可能性，并保持挑戰水平，確保評估標準始終保持相關性。

七、真實世界的 AI LLM 測試提示示例

（一）基于事實的問答提示（檢索模型）

典型的基于事實的查詢，如“某人何時出生？”這些提示可以驗證模型是否能夠從索引的文本段落中提取準確的回答，確保嵌入和檢索過程能夠準確地提供相關片段。

（二）總結提示（新聞總結模型）

例如“用不超過 50 字的項目符號總結主要討論內容”，這種提示可以評估模型將長篇文章壓縮為簡短要點的能力。評估者可以使用這種提示來評估總結的完整性以及是否嚴格遵守字數限制。

（三）對話提示（客戶支持聊天機器人評估）

指令如“你是一個幫助在線商店客戶的 AI 聊天機器人。使用他們的訂單號，幫助客戶跟蹤訂單、更新發貨狀態以及處理退貨。”這種提示可以評估對話的準確性，確保響應與政策一致，從而確保客戶支持互動的可靠性。

八、設計測試提示時常見的錯誤

（一）提示措辭過于復雜

如果在一條提示中塞入過多的事實或術語，模型可能會被搞糊涂，從而給出不同的結果。清晰簡潔的提示專注于單一任務，能夠產生更可靠和一致的響應。

（二）讓提示帶有偏見或引導性

如果提示暗示了某種回答或反映了某種刻板印象，模型可能會給出有偏見或扭曲的結果。使用中性語言和公平的案例，更容易觀察到模型的真實行為。

（三）提示與真實任務不一致

如果使用過于抽象或合成的提示，就無法準確反映模型在真實生產工作負載中的表現。創建與你的業務流程一致的提示，如發票解析或支持對話，以確保評估的相關性。

（四）忽略多語言或多領域考慮

僅在單一語言或主題領域進行測試，會忽略在不同語言或主題條件下可能出現的錯誤。提供多種語言和專業知識領域的提示，以發現跨語言和領域的潛在問題。

九、結語

基于提示的評估已經成為 AI 基準測試的標配。隨著模型的不斷發展，傳統的基準測試在快速發展的需求下顯得力不從心。團隊必須不斷更新和改進 AI LLM 測試提示，以應對更具挑戰性的任務，確保評估措施保持相關性，防止模型過擬合。把提示當作“活的工具”，嵌入版本控制，自動化更新，并整合測試驅動的開發實踐，讓你的評估框架與 AI 系統同步發展。

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯