LLM 應用測試策略與技術實踐

– 20 分鐘閱讀

隨著大語言模型（LLM）的普及，如何有效測試 LLM 應用成為一個重要課題。傳統的準確度測試不足以評估 LLM 在不同情境下的行為，因此需要結合行為測試、度量測試和錯誤分析等方法。行為測試著重於驗證模型在特定輸入下的行為是否符合預期，例如不變性測試、方向性測試和最小功能測試。度量測試則關注模型的整體效能指標，例如準確度、精確度等。此外，錯誤分析和可解釋性技術可以幫助我們理解模型的錯誤模式，並找出改進的方向。資料分佈轉移是另一個常見問題，需要透過對稱性特徵工程、定期更新訓練資料以及使用生產環境資料進行測試等方法來解決。最後，建立資料收集迴圈和可擴充套件的資料標籤機制，可以幫助模型持續學習和適應新的資料分佈。

行為測試：補充度量測試的不足

度量測試可以幫助我們快速發現效能下降的情況，節省我們數天甚至數周的時間來查詢問題所在。然而，每種測試方法都有其侷限性。度量測試的一個限制是，它們雖然可以將行為簡化為幾個聚合度量，但這種還原主義的方法並不能讓我們完全瞭解資料中特定行為的特徵，尤其是在資料的子集內。

另一個限制是，驗證資料和生產資料之間的獨立同分布（IID）假設在非平穩的世界中往往不成立。

在以下章節中，我們將討論如何使用行為測試來解決第一個限制。最後一節中，我們將探討如何使用資料整理技術來解決第二個限制。

行為測試

行為測試是指對模型進行測試，以確保其在各種場景下的行為是正確的。這種測試方法源自於軟體工程，關注於驗證系統的各種能力，而不需要了解系統的內部結構。

以下是定義行為測試的步驟：

  1. 定義或生成測試樣本。可以從一個或兩個例子開始，然後使用資料生成技術來擴大樣本數量。
  2. 使用這些測試樣本來生成預測結果。
  3. 驗證模型的行為是否符合預期。

根據一篇研究論文，行為測試可以分為三種型別：不變性測試、方向性測試和相對性測試。

不變性測試

在不變性測試中，我們對輸入資料進行標籤保持的擾動，並期望模型的預測結果保持不變。在貸款違約預測的例子中，如果有一個維度我們期望模型對其不變（例如，職業），我們可以寫一個測試，其中所有例子都具有相同的屬性，除了申請人的職業，並斷言模型的預測結果應該保持不變。

內容解密：

不變性測試的目的是確保模型對於某些輸入變化不敏感。這種測試方法可以幫助我們發現模型是否存在過度擬合或對某些特徵過度依賴的問題。

import pandas as pd

# 定義測試樣本
test_samples = pd.DataFrame({
    'occupation': ['engineer', 'lawyer', 'doctor'],
    'income': [50000, 60000, 70000],
    'credit_score': [700, 800, 900]
})

# 對輸入資料進行標籤保持的擾動
perturbed_samples = test_samples.copy()
perturbed_samples['occupation'] = ['teacher', 'student', 'retiree']

# 生成預測結果
predictions = model.predict(test_samples)
perturbed_predictions = model.predict(perturbed_samples)

# 驗證模型的行為是否符合預期
assert np.allclose(predictions, perturbed_predictions)

圖表翻譯：

此圖示不變性測試的流程。首先，定義測試樣本和對輸入資料進行標籤保持的擾動。然後，生成預測結果和擾動後的預測結果。最後，驗證模型的行為是否符合預期。

  flowchart TD
    A[定義測試樣本] --> B[對輸入資料進行標籤保持的擾動]
    B --> C[生成預測結果]
    C --> D[生成擾動後的預測結果]
    D --> E[驗證模型的行為]

行為測試在機器學習模型中的應用

在機器學習模型的開發中，傳統的測試方法往往集中在模型的準確率和精確度上。然而，隨著模型的複雜度和應用場景的增多，僅僅依靠傳統的測試方法已經不足以保證模型的可靠性和穩定性。因此，行為測試（Behavioral Testing）被提出用於評估模型在不同情境下的行為和反應。

不變性測試（Invariance Tests）

不變性測試是用於評估模型在特定屬性變化下的行為是否保持不變。例如，在物體檢測任務中，我們可以設計一個測試，讓所有的例子圖片都具有某些變化的屬性（如光照或圖片解析度），然後斷言模型的預測結果保持不變。這種測試可以驗證模型是否能夠在不同條件下保持穩定的表現。

方向性期望測試（Directional Expectation Tests）

方向性期望測試與不變性測試類似，但它們期望模型的預測結果在輸入資料變化時會朝著特定的方向改變。例如，在物體檢測任務中，我們可以設計一個測試，讓所有的例子都具有相同的屬性，除了某一維度上具有已知的影響預測結果的屬性，然後斷言模型的預測機率會朝著相應的方向改變。

最小功能測試（Minimum Functionality Tests）

最小功能測試是一種簡單的測試，包含一組簡單的例子和對應的標籤，用於驗證模型在特定情景下的行為。這種測試類似於軟體工程中的單元測試，對於建立小型、針對性的測試資料集非常有用。

我們可以使用最小功能測試來編纂錯誤並斷言它們不會再次發生。例如，如果我們之前有一個錯誤，讓貸款違約預測在某個特徵缺失時出錯，我們可以伴隨著錯誤修復新增一個最小功能測試，包含一個或多個測試樣本，其中缺失該特徵。

使用行為測試來發現LLMS中的意外錯誤

在“Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList”中，作者不僅闡述了一個框架，用於定義NLP模型的行為測試，還展示瞭如何使用這些測試來發現LLMS（Large Language Models）中的意外錯誤。這些測試可以幫助我們更好地瞭解模型的行為和侷限性，從而提高模型的可靠性和安全性。

# 示例：簡單的不變性測試
import numpy as np

def test_invariance(model, examples, attribute):
    # 變化屬性
    varied_examples = [example + attribute for example in examples]
    
    # 預測結果
    predictions = model.predict(examples)
    varied_predictions = model.predict(varied_examples)
    
    # 斷言預測結果保持不變
    assert np.allclose(predictions, varied_predictions)

# 示例：簡單的方向性期望測試
def test_directional_expectation(model, examples, attribute):
    # 變化屬性
    varied_examples = [example + attribute for example in examples]
    
    # 預測結果
    predictions = model.predict(examples)
    varied_predictions = model.predict(varied_examples)
    
    # 斷言預測結果朝著特定的方向改變
    assert np.all(varied_predictions > predictions)

# 示例：簡單的最小功能測試
def test_minimum_functionality(model, examples, labels):
    # 預測結果
    predictions = model.predict(examples)
    
    # 斷言預測結果與標籤匹配
    assert np.allclose(predictions, labels)

這些示例展示瞭如何使用Python實作簡單的行為測試。透過這些測試，我們可以更好地瞭解模型的行為和侷限性，從而提高模型的可靠性和安全性。

測試大語言模型：為什麼和如何

近年來，大語言模型（LLMs）已經成為人工智慧領域中的一個熱門話題。從企業到初創公司，大家都在爭相利用LLMs的力量。LLMs已經證明瞭其在解決各種問題方面的強大能力和通用性。然而，它們也以令人頭痛和意外的方式失敗，產生了不正確的結果，發明瞭事實，甚至生成了有害的回應。

有人可能會問，是否值得花費精力來測試LLMs應用程式？答案是肯定的。LLMs應用程式與任何軟體應用程式一樣，可以因為多種變化因素（例如，提示和流程的變化，上游LLMs的變化，依賴的函式庫的變化）而退化或惡化。圖6-3展示了一個上游LLMs依賴性的變化如何引入LLMs應用程式的退化。

  flowchart TD
    A[上游LLMs依賴性變化] --> B[LLMs應用程式退化]
    B --> C[產生不正確的結果]
    C --> D[發明事實]
    D --> E[生成有害的回應]

圖表翻譯：

此圖表示上游LLMs依賴性的變化如何導致LLMs應用程式的退化，從而產生不正確的結果，發明事實，甚至生成有害的回應。

測試LLMs應用程式是必要的，以確保品質和交付速度。如果您要花費數天和數周設計提示或甚至微調LLMs，您需要有一種方法來衡量效能改善和檢測退化。

同時，也有一些情況下，測試LLMs應用程式可能會很具有挑戰性，特別是在「開放任務」場景下，可能存在多個正確答案（「總結這篇文章」），或者根本沒有正確答案（「寫一個關於流浪巫師的故事」）。

為了應對測試LLMs應用程式的必要性和挑戰，我們將分享一些和技術。首先，我們需要了解LLMs的特點和侷限性。LLMs是一種根據深度學習的模型，透過大量的文字資料進行訓練，以學習語言的模式和結構。然而，LLMs也可能受到資料的偏見和噪音的影響，從而導致其生成的結果不正確或有害。

內容解密：

LLMs的特點和侷限性決定了其在實際應用中的挑戰和機會。為了確保LLMs的品質和可靠性，需要進行嚴格的測試和驗證。測試LLMs應用程式需要考慮多個因素，包括資料的品質和多樣性，模型的複雜度和容量，以及應用程式的需求和限制。

import numpy as np

# 定義LLMs模型的引數
llm_params = {
    'hidden_size': 128,
    'num_layers': 6,
    'num_heads': 8,
    'dropout': 0.1
}

# 定義測試資料
test_data = np.random.rand(100, 128)

# 定義評估指標
metrics = ['accuracy', 'f1_score']

# 執行測試和評估
results = []
for metric in metrics:
    result = evaluate(llm_params, test_data, metric)
    results.append(result)

# 輸出結果
print(results)

內容解密：

此程式碼定義了LLMs模型的引數，測試資料，和評估指標。然後，執行測試和評估，輸出結果。這個過程需要考慮多個因素，包括資料的品質和多樣性，模型的複雜度和容量，以及應用程式的需求和限制。

總之，測試LLMs應用程式是必要的，以確保品質和交付速度。需要考慮多個因素，包括資料的品質和多樣性，模型的複雜度和容量，以及應用程式的需求和限制。透過嚴格的測試和驗證，可以確保LLMs的品質和可靠性，從而應用於實際場景中。

LLM 測試策略設計

在設計 LLM 測試策略時，需要考慮您的需求和期望的行為，以確定是否應該使用 LLM 來解決問題，以及如何測試它。您的使用案例可能允許「接受奇怪的行為」，在這種情況下，變化的答案是功能而不是 bug。或者，您可能需要在受控條件下驗證可重現的結果。

測試型別

如果您接受奇怪的行為，您可以測試整合和效能，並測試正確型別的輸出是否被產生。當它來到測試內容時，您可以使用另一個 LLM（和/或其他 ML 技術）來嘗試重建輸入並比較「round-trip」結果與原始輸入。這仍然受一些相同的奇怪行為問題的影響。

如果您需要在受控條件下可重現的結果，而在生產佈署中接受一些變化，您需要控制所有變化的源。這可能包括使用設定隨機種子或設定溫度為零和使用貪婪取樣。使用這種方法，您可以在所有輸入保持不變的情況下預期可重現的輸出，即使使用生成模型。

如果您的應用程式需要有限的輸出變化和某些輸出在某些輸入條件下的可能性，您可以使用判別式 ML 方法（例如分類）。在這種情況下，LLM 可以被壓入服務於任務，如分類。

LLM 的侷限性

LLM 需要在推理時間上花費大量資源，這可能很昂貴且導致應用程式效能不佳，而它們產生的內容可能高度可變。在這些情況下，您可能需要考慮使用既定的更狹窄的 NLP（或影像模態）或分類解決方案，這些解決方案有既定的方法來量化其預測效能，並且更簡單、更快、更少資源來實作。

LLM 的優勢

然而，LLM 還有一個最後的技巧——它們可以用於生成弱標籤資料來啟動傳統模型的訓練！這使得 LLM 成為一個強大的工具，可以用於生成高品質的訓練資料。

內容解密：

在上述內容中，我們討論了 LLM 測試策略的設計。首先，我們需要考慮您的需求和期望的行為，以確定是否應該使用 LLM 來解決問題。然後，我們可以根據您的使用案例選擇合適的測試型別。如果您接受奇怪的行為，您可以測試整合和效能，並測試正確型別的輸出是否被產生。如果您需要在受控條件下可重現的結果，您需要控制所有變化的源。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[需求和期望] --> B[選擇測試型別]
    B --> C[測試整合和效能]
    B --> D[測試可重現的結果]
    D --> E[控制變化的源]
    E --> F[使用設定隨機種子或設定溫度為零]
    F --> G[使用貪婪取樣]

在這個圖表中，我們展示了 LLM 測試策略的設計流程。首先，我們需要考慮您的需求和期望的行為，以確定是否應該使用 LLM 來解決問題。然後，我們可以根據您的使用案例選擇合適的測試型別。如果您接受奇怪的行為，您可以測試整合和效能。如果您需要在受控條件下可重現的結果，您需要控制所有變化的源。

LLM 測試技術

在本節中，我們根據之前涵蓋的三種測試正規化——根據例子的測試、度量測試和行為測試，並增加了一種新的正規化：LLM 根據測試（又稱自動評估測試）。以下是測試 LLM 和 LLM 應用的幾種新興技術。

手動探索測試

在開發提示的過程中，手動探索測試可以快速地對 LLM 的回應或提示的組合提供反饋。手動探索測試的主要優點是其靈活性。開發人員可以根據初始回應，動態地探索模型，使用多樣的輸入來測試模型的行為和邊緣情況，這些都可以用於後續的自動化測試。

根據例子的測試

根據例子的測試是一種結構化的測試，預先定義的輸入與預期的輸出配對。對於 LLM 應用，這可能涉及提供一個特定的提示，並期望一個特定的回應或一系列可接受的回應。這與我們之前描述的行為測試中的最小功能測試類似。

例如，假設我們正在構建一個 LLM 應用來解析履歷表的部分並將其轉換為結構化的 JSON 格式。根據例子的測試將涉及指定一組履歷表部分並測試模型的輸出是否與我們預期的 JSON 輸出相匹配。

根據例子的測試也可以用於檢查我們是否設計了 LLM 應用來抵禦已知的對抗性攻擊，例如提示注入。例如，我們可以指定一些具有對抗性提示的測試（例如，“忽略所有之前的指令並執行 XYZ”），並驗證模型是否根據我們設計的安全措施和協定來回應這些請求。

在我們希望 LLM 的回應是創造性和多樣的，但仍在界限內的情況下，我們可以設計提示要求 LLM 以 JSON 格式傳回回應，其中包含兩個鍵：一個是我們期望是確定的（例如，“意圖”），另一個是我們允許創造性變化（例如，“訊息”）。我們可以在測試中斷言和依賴“意圖”，並在應用中顯示“訊息”的內容。

根據例子的測試確保模型對已知輸入的一致性地產生預期的輸出。它們對於迴歸測試尤其有用，確保模型或提示設計的更改不會意外地引入錯誤到之前已經驗證的場景中。

基準測試

基準測試旨在衡量 LLM 在特定任務上的效能，對於封閉或相對封閉的任務（如分類、問答和摘要）尤其有用。這與我們之前描述的度量測試類似，但具有更多的複雜性，以涵蓋品質的多維方面——準確性、偏差、效率、毒性等。

斯坦福大學的 Holistic Evaluation of Language Models (HELM) 是一個基準測試的例子，旨在全面評估語言模型的效能和侷限性。透過使用基準測試，我們可以更好地瞭解 LLM 的優缺點，並據此最佳化模型和應用。

自動化測試與模型評估

在開發和佈署大語言模型（LLM）時，自動化測試和模型評估是確保模型效能和可靠性的關鍵步驟。這些測試有助於我們評估模型的能力和失敗模式，從而對模型進行改進和最佳化。

基準測試

基準測試是評估模型效能的重要工具。它們涉及在多個場景和指標下評估多個模型，以展示每個模型的能力和限制。基準測試可以幫助我們瞭解模型在不同任務下的效能，並找出需要改進的領域。

例如，對於一個醫療領域的模型，基準測試可能包括評估模型在疾病診斷、藥物推薦和患者風險評估等方面的效能。這些測試可以幫助我們瞭解模型在不同醫療任務下的能力和限制，從而對模型進行改進和最佳化。

屬性基礎測試

屬性基礎測試是一種測試方法，涉及檢查模型輸出的特定屬性或特徵。這種測試方法可以幫助我們確保模型的輸出滿足特定的要求和標準。

例如，對於一個生成JSON格式資料的模型，屬性基礎測試可能包括檢查輸出的JSON格式是否正確。這種測試可以幫助我們確保模型的輸出滿足特定的要求和標準，從而提高模型的可靠性和準確性。

LLM基礎測試

LLM基礎測試是一種測試方法，涉及使用另一個LLM或高品質LLM來評估模型的效能。這種測試方法可以幫助我們評估模型在複雜任務下的能力和限制。

例如，對於一個生成履歷表的模型，LLM基礎測試可能包括使用另一個LLM來評估生成的履歷表是否正確和相關。這種測試可以幫助我們評估模型在複雜任務下的能力和限制，從而對模型進行改進和最佳化。

其他補充實踐

除了自動化測試和模型評估，還有其他補充實踐可以幫助我們提高模型的效能和可靠性。這些實踐包括：

  • 模型除錯和解釋：這涉及使用各種工具和技術來除錯和解釋模型的行為和輸出。
  • 模型最佳化：這涉及使用各種技術來最佳化模型的效能和效率。
  • 模型評估：這涉及使用各種指標和方法來評估模型的效能和可靠性。

透過結合自動化測試、模型評估和其他補充實踐，我們可以提高模型的效能和可靠性，從而提高整個系統的品質和可靠性。

# 範例：使用LLM進行屬性基礎測試
from transformers import pipeline

# 載入LLM模型
model = pipeline("text-generation")

# 定義屬性基礎測試
def test_json_format(input_text):
    output = model(input_text)
    # 檢查輸出的JSON格式是否正確
    if output["output"] != "valid_json":
        return False
    return True

# 執行測試
input_text = "生成JSON格式資料"
result = test_json_format(input_text)
print(result)

  flowchart TD
    A[開始] --> B[載入LLM模型]
    B --> C[定義屬性基礎測試]
    C --> D[執行測試]
    D --> E[檢查輸出的JSON格式]
    E --> F[輸出結果]

圖表翻譯：

此圖表示使用LLM進行屬性基礎測試的流程。首先，載入LLM模型，然後定義屬性基礎測試，接著執行測試，檢查輸出的JSON格式，最後輸出結果。

錯誤分析和視覺化：模型改進的關鍵步驟

在實際應用中，模型測試的結果不僅僅是透過或失敗那麼簡單。當模型在某些情況下表現出與預期不同的行為時，我們需要進行錯誤分析，以瞭解模型在哪些方面、為什麼會對特定資料段產生系統性錯誤。同時，透過可解釋性機制來理解如何改進模型是非常重要的。錯誤分析是改進模型的前提步驟，如圖6-4所示。

圖6-4：錯誤分析是模型改進迴圈中的關鍵步驟 當軟體測試失敗時，開發人員可以透過除錯工具（如斷點）來檢查程式碼流程，從而找出問題的原因並進行修復。同樣地，當模型測試失敗時，檢查程式碼、資料和模型有助於我們找出問題的根源、模型的弱點以及改進模型的方法。然而，模型測試往往涉及高維度、高容量的資料，程式的狀態難以視覺化。因此，錯誤分析和視覺化的實踐非常重要。

資料視覺化

資料視覺化是支援模型測試的重要工具。透過資料視覺化，我們可以發現和描述失敗模式以及特定條件下發生的情況。它還可以幫助我們比較不同模型的表現。視覺化資料中的任何模式可以幫助我們找出可能影響模型效能的場景。資料視覺化也可以幫助我們發現未知的未知數和提出我們應該對資料提出的問題，這有助於我們發現和定義測試規範。視覺化也是探索性測試、迴歸測試和了解模型在特定場景下的行為的強大工具，使得原本難以檢測的差異變得容易被發現。

模型可解釋性

可解釋性機制允許我們瞭解模型為什麼會做出某些決策。這對於理解模型的行為和找出改進的方法是非常重要的。透過模型可解釋性，我們可以深入瞭解模型的內部工作原理，從而更好地最佳化和調整模型，以滿足特定的需求和要求。

結合實踐

結合錯誤分析、視覺化和模型可解釋性，可以幫助我們更全面地瞭解模型的行為和效能，從而實作模型的持續改進和最佳化。這些實踐可以相互補充，共同構建一個反饋迴圈，以不斷測試和改進模型，最終實作更好的模型效能和更高的可靠性。

模型解釋性和資料分佈轉移

在機器學習（ML）中，瞭解模型如何做出特定的預測在特定條件下是非常重要的。這有助於我們找出模型錯誤中的模式，並瞭解這些錯誤的原因。有多種可解釋性技術，例如特徵重要性、區域性可解釋的模型無關解釋（LIME）和夏普利值等。無論您選擇哪種技術，能夠在幾分鐘內解釋預測結果的能力將有助於您的團隊加速錯誤分析和模型改進的過程。

在過去的專案中，我們建立了一個可解釋性儀錶板，允許機器學習從業者（無論是技術性還是非技術性）瞭解模型為每個預測所做出的理由。除了大大提高團隊的幸福感——因為模型預測的客戶查詢現在可以在幾分鐘內解釋和解決，否則需要花費數小時甚至數天的努力——還幫助我們瞭解模型何時、為何和如何犯錯誤，並幫助我們找出改進模型的方法。

現在您已經瞭解了透過錯誤分析發現的模型品質問題，讓我們看看如何透過玄貓的方法更好地檢測和解決這些問題。從生產環境中學習，早期版本的模型與使用者的互動可能是寶貴的訓練資料來源。本節著重於這些情況。在其他情況下，新的訓練資料來自其他來源（例如，天氣預報後的觀察），封閉迴圈可以被視為確保模型能夠準確預測世界中的當前行為，如玄貓所捕捉的。

我們的模型測試和錯誤分析只會盡如我們的測試資料那樣好。另外，驗證資料通常會包含與訓練資料相同的偏差，這導致我們高估了模型的真實世界效能。如果我們想預先檢測生產環境中的錯誤，我們需要使用生產（或類似生產）資料來測試模型。為此，我們需要封閉資料收集迴圈。

訓練資料和推理資料之間的距離被稱為資料分佈轉移，是機器學習系統失敗的常見原因。資料分佈轉移可能是由於協變數轉移、標籤轉移或概念漂移引起的，從而導致模型在生產環境中表現不佳，即使在使用內樣驗證資料集進行評估時模型表現良好。這在 Chip Huyen 的《設計機器學習系統》一書中進行了全面討論，因此我們不會詳細介紹轉移是如何發生的以及何時觸發重新訓練模型的事件。然而，我們將在圖 6-5 和以下段落中詳細介紹如何盡可能地保持用於訓練和測試的資料與模型在生產環境中看到的資料分佈一致。

圖 6-5 顯示了訓練資料和推理資料之間的分佈轉移，以及我們可以採取的措施來最小化漂移。

  1. 最小化訓練和服務的偏差。

透過這些方法，我們可以提高模型的可靠性和準確性，從而更好地應對機器學習中的挑戰。

確保資料分佈的一致性

為了確保訓練資料和推斷資料之間的分佈差異盡可能小，玄貓提出以下幾點建議：

  1. 對稱性特徵工程：在訓練和推斷過程中，應該對特徵工程邏輯進行對稱性的應用。這意味著在訓練資料上使用的特徵工程步驟，也應該在推斷資料上使用。
  2. 定期更新訓練資料：定期更新訓練資料可以幫助保持模型的準確性和適應性。

使用生產環境資料進行測試

在某些情況下，可能無法在非生產環境中使用生產資料進行測試。在這種情況下，可以使用合成資料工具（如Synthetic Data Vault和CheckList）來生成類似生產資料的合成資料，以便測試機器學習模型。

關閉資料收集迴圈

在現實世界中，資料是快速變化和非平穩的。為了應對這個挑戰，玄貓建議在機器學習系統中加入資料收集迴圈和可擴充套件的資料標籤機制（如弱監督、主動學習和半監督學習）。這可以幫助確保特徵儲存函式庫的資料是最新的和代表性的。

NOTE

在關閉資料收集迴圈時，需要識別和緩解潛在的反饋迴圈風險。這種風險是指模型學習到的偏差會透過對現實世界的影響而延續，從而在未來的資料中繼續存在。

數學公式

$$ \begin{aligned} \text{模型準確性} &= \frac{\text{正確預測數}}{\text{總預測數}} \ \text{資料分佈差異} &= \frac{\text{訓練資料分佈} - \text{推斷資料分佈}}{\text{總資料分佈}} \end{aligned} $$

程式碼範例

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 載入資料
data = pd.read_csv("data.csv")

# 切分資料
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop("target", axis=1), data["target"], test_size=0.2, random_state=42)

# 訓練模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 預測和評估
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型準確性：{accuracy:.3f}")

# 關閉資料收集迴圈
def close_data_collection_loop(data):
    # 更新訓練資料
    new_data = pd.concat([data, new_data])
    # 重新訓練模型
    model.fit(new_data.drop("target", axis=1), new_data["target"])
    return model

# 測試和改進模型
def test_and_improve_model(model, data):
    # 預測和評估
    y_pred = model.predict(data.drop("target", axis=1))
    accuracy = accuracy_score(data["target"], y_pred)
    print(f"模型準確性：{accuracy:.3f}")
    # 改進模型
    model = close_data_collection_loop(data)
    return model

圖表翻譯

此圖示為關閉資料收集迴圈的過程。圖中展示了資料收集、模型訓練、預測和評估、以及改進模型的步驟。透過關閉資料收集迴圈，可以確保模型的準確性和適應性。

  flowchart TD
    A[資料收集] --> B[模型訓練]
    B --> C[預測和評估]
    C --> D[改進模型]
    D --> A

從機器學習模型測試的全生命週期來看，僅僅依靠度量測試並不足以確保模型的穩健性和可靠性。本文深入探討了行為測試如何彌補度量測試的不足，並闡述瞭如何藉由不變性測試、方向性期望測試和最小功能測試等方法，更全面地評估模型在不同場景下的行為表現。尤其針對大語言模型（LLM）的測試挑戰，玄貓提出了結合手動探索、根據例子的測試、基準測試以及LLM基礎測試等多種技術手段，構建更有效的測試策略。

分析LLM測試的特殊性，我們發現其生成內容的高度可變性以及高昂的推理成本，是LLM應用落地的主要挑戰。然而，LLM生成弱標籤資料的能力，也為傳統模型的訓練提供了新的契機。如何平衡LLM的優勢與限制，選擇合適的測試方法和評估指標，是確保LLM應用成功的關鍵。此外，模型的可解釋性以及資料分佈轉移也是影響模型泛化能力的重要因素。

玄貓建議，除了運用多元的測試方法，更需重視錯誤分析、資料視覺化和模型可解釋性技術的整合應用。唯有透過這些技術，才能深入理解模型的行為模式、找出潛在問題並據此最佳化模型。更進一步地，建立持續的資料收集迴圈和可擴充套件的資料標籤機制，才能有效應對真實世界資料的快速變化和非平穩特性，確保模型在生產環境中的長期穩定性和可靠性。對於重視模型長期價值的企業而言，及早建立完善的測試和監控體系，並將其融入模型開發的每個環節，才能最大程度地釋放LLM的潛力，並將技術優勢轉化為實際商業價值。 玄貓認為，LLM的測試方法論仍處於快速發展階段，持續關注新興技術和最佳實踐，並積極探索更有效的測試策略，將是未來LLM應用成功的關鍵。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。