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基于上下文的测试：大型语言模型的模型测试新范式
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于上下文的测试（CAT）方法，旨在克服现有模型测试依赖保留数据的局限性。通过SMART测试系统，利用大型语言模型识别模型失败，实验结果表明CAT在识别失败方面有效，展现了作为新测试范式的潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种基于上下文的测试（CAT）方法。
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CAT方法旨在克服现有模型测试依赖保留数据的局限性。
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通过SMART测试系统，利用大型语言模型识别模型失败。
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实验结果表明CAT在识别失败方面有效。
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CAT展现了作为新测试范式的潜力。
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