浅谈如何进行LLM应用的测试_llm测试

传统软件应用的输出会遵循程序员编写的代码逻辑，对确定的输入能生成与之对应的确定输出。然而这个规律在基于LLM的应用中却不那么成立，当我们输入提示给到LLM应用时，它结合上下文提示语及概率参数设置，最终输出就并不是那么可预知的。

LLM应用相较于传统应用不那么具有可测性的原因主要有下面几点：

• 输入输出的非结构化 LLM是自然语言的大模型，自然语言本身就不具有结构化特点，输入表示更随意。
• LLM的黑盒特性 大模型是从数据中进行学习，优化算法不断调整参数权值来实现预测能力。因此不像传统软件可以通过分析代码逻辑来设计测试用例，LLM应用的测试设计没有代码逻辑可以参考。
• LLM输出的随机性 大模型输出受prompt输入、temperature和top_k之类参数影响，使得输出的结果并不是确定的。

而且从技术上看LLM应用的正常输出也未必就是准确或者合适的。对于这种非结构化、更多关注用户主观感受的产品，它们的质量如何度量呢？

LLM应用的质量

这里区分一下LLM模型的质量和LLM应用的质量：

• LLM模型的质量 关注底层模型的基本性能，通过一些任务来评估输出的有效性和合理性。
• LLM应用的质量 作为集成了LLM的整体软件，LLM应用的质量不仅涵盖了LLM模型的质量，还包括上下游组件、部署环境等一整套的质量。

本文说明的对象是LLM应用，因此这里的质量指的是LLM应用的质量，而不特是LLM模型本身。而LLM应用作为一种软件，它的质量策略跟传统软件的测试策略也有可以沿用的部分，虽然LLM应用跟传统软件在测试方面有很大的不同。

LLM应用的测试点

首先，LLM应用作为软件产品，它的质量同传统软件质量的定义是一致的，包括功能性、可靠性、性能效率、易用性、可维护性、可移植性、兼容性、安全性等等。因此针对LLM应用的一般测试执行也包括：

• 功能测试：确认LLM应用的功能可用，功能应做尽做(申明的功能点都实现)，实现符合需求定义。
• 性能测试：LLM应用满足用户对token的响应速度需求，满足资源消耗的要求，能长期稳定运行。
• 安全测试：漏洞扫描，红队攻击等。

其次，LLM应用与传统应用的测试毕竟存在不同。与传统软件在功能测试上主要进行输入和预期输出的比对上，LLM应用的功能测试除了关注功能特点之外，还需要关注：

输出一致性：大模型针对同一问题的不同陈述形式的prompt，输出的结果要保持一致性。

道德问题：大模型除了技术上实现了功能，针对它的输出还需要考虑道德问题、偏见问题。比如不能输出带有歧视的内容，不能输出不符合法律法规或社会公序良俗的内容。

幻觉测试：大模型会产生幻觉，即生成明显不合常理的内容，即便它的功能正常。

最后，LLM应用测试需要大量的数据投喂，需要大算力的支持，因此它的测试成本往往比传统软件要高出许多。

LLM应用测试的方法

对LLM模型的评估

从各大厂家公布的LLM模型卡片上，我们可以看到各种数据集下的评估指标。从质量工作上来说，我们需要这么一套标准，通过它来度量LLM应用的“好”与“坏”，让开发者或用户获得如下的收益：

• 评估各模型之间、或者应用之间的优劣，为选型提供参考。
• 为模型或者应用的变更指出短板，明确改进方向。
• 便于质量工作人员明确评估标准，是否达到上线准入条件。

测试人员应该根据自己LLM应用的用户场景，挑选相关的评估数据集进行跑分测试。

LLM应用的功能测试

在模型评估达标后，集成到LLM应用系统后需要进行功能测试。

• 传统测试

        建立用户场景的输入输出，确认功能可用。维护测试用例集进行单元测试和回归测试。

• LLM自动化测试

        LLM测试的场景比传统软件应用多出许多，人力的成本是一个不可忽视的变量。可以将目前的一些标杆LLM应用作为参考，比如chatGPT或llama这些的输出来比对自己产品的输出，计算输出的相似度来判断用例是否通过。

• A/B测试

        LLM自动化测试解决了效率问题，但欠缺人工测试的权威性，毕竟一款LLM产品好不好，作为终端用户的人才最有发言权。产品设计上可以建立用户反馈机制，部署A/B测试来评估质量。

        直接反馈：在输出结果界面提供用户“赞”和“踢”之类的按钮，使得用户可以对输出结果投票。

        间接反馈：页面插桩来分析用户行为，推理用户是否认同输出结果来进行评估。

LLM应用的性能测试

LLM应用有其与传统软件性能测试关注指标不同的地方，比如：

• 响应体验上 LLM应用在响应体验上关注的是token的输出速度，即定义应用以每秒输出多少token来确认响应速度效果。
• 资源消耗上 传统软件主要关注CPU/Memory/IO，而LLM应用需要关注GPU的使用情况，闪存消耗等。

LLM应用的安全测试

可以参考OWASP的LLM top10漏洞说明，进行安全风险评估和验证，进行必要的安全扫描，条件允许情况下最好能进行红队模拟攻击。