测试

问题	响应示例
测试要求是什么（例如，单元测试、集成测试、 end-to-end测试）？	单个组件的单元测试、与外部系统的集成 end-to-end测试、关键场景的测试等。
如何确保生成式 AI 训练的不同来源的数据质量和一致性？	我们通过自动数据分析工具、定期数据审计和集中式数据目录来维护数据质量。我们实施了数据治理政策，以确保不同来源的一致性并维护数据沿袭。
如何评估和验证生成式人工智能模型？	通过使用抵制数据集、人工评估、A/B 测试等。
评估生成式人工智能模型的性能和准确性的标准是什么？	精度、召回率、F1 分数、困惑、人为评估等。
如何识别和处理边缘案例和极端情况？	通过使用全面的测试套件、人工评估、对抗测试等。
您将如何测试生成式人工智能模型中的潜在偏差？	通过使用人口均等分析、机会均等测试、对抗性消除偏见技术、反事实测试等。
哪些指标将用于衡量模型输出的公平性？	不同的影响比率、均衡的赔率、人口平等、个人公平性指标等。
您将如何确保偏见检测的测试数据集具有多样化的表现形式？	通过使用跨人口群体的分层抽样、与多元化专家的合作、使用合成数据来填补空白等。
部署后将实施哪个流程来持续监测模型的公平性？	定期进行公平性审计、自动偏见检测系统、用户反馈分析、使用更新的数据集进行定期再培训等。
你将如何解决生成式人工智能模型中的交叉偏差？	通过使用交叉公平性分析、子组测试、与领域专家合作研究交叉性等。
你将如何测试模型在不同语言和文化背景下的表现？	通过使用多语言测试集、与文化专家合作、本地化的公平性指标、跨文化比较研究等。