Diversity-Based Adaptive Testing for Large Language Model Applications
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内容提要
本研究提出了一种自适应随机测试方法,旨在降低大型语言模型软件测试中的输入输出评估成本,优化测试套件,发现故障并控制预算。
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关键要点
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本研究提出了一种自适应随机测试方法。
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该方法旨在降低大型语言模型软件测试中的输入输出评估成本。
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强调了优化测试套件的重要性。
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基于多样性的自适应随机测试方法通过现有测试套件的评分选择新的测试输入。
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该方法有效发现故障,降低测试预算,促进生成更丰富的输出。
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