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Context-Aware Testing: A New Paradigm for Model Testing with Large Language Models
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方法（CAT），旨在克服现有模型测试方法的局限性。通过构建SMART测试系统，利用大型语言模型识别潜在失败，实验证明CAT在识别模型失败方面有效，展现了其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方法（CAT），旨在克服现有模型测试方法的局限性。
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CAT方法利用上下文信息指导模型失败的搜索，超越了仅依赖保留数据的评估方式。
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通过构建SMART测试系统，CAT能够识别相关和可能的模型失败。
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实验证明CAT在识别模型失败方面有效，展现了其作为新测试范式的潜力。
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