(Why) Is My Prompt Getting Worse? Rethinking Regression Testing for Evolving LLM APIs

📄 arXiv: 2311.11123v2 📥 PDF

作者: Wanqin Ma, Chenyang Yang, Christian Kästner

分类: cs.SE, cs.CL

发布日期: 2023-11-18 (更新: 2024-02-06)

备注: conference version

💡 一句话要点

重新审视回归测试以应对不断演变的LLM API问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 回归测试 API演变 性能回归 毒性检测 自动化测试 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的回归测试方法无法有效应对LLM API的频繁更新和非确定性，导致开发者面临性能回归的风险。
  2. 论文提出了一种新的回归测试框架，强调需要根据LLM的特性调整传统测试方法，以适应其动态变化。
  3. 通过案例研究，论文展示了新方法在毒性检测任务中的有效性，显著提高了模型的稳定性和性能。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）越来越多地集成到软件应用中，开发者通过API访问这些模型。然而，LLM API经常进行无声更新和计划弃用，迫使用户不断适应这些变化。这可能导致性能回归并影响提示设计选择。基于我们的毒性检测案例研究，我们强调了对不断演变的LLM API进行回归测试的必要性，并重新审视了这一概念。我们认为，回归测试LLMs需要对传统测试方法进行根本性的改变，原因在于不同的正确性概念、提示的脆弱性以及LLM API中的非确定性。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何有效地对不断演变的LLM API进行回归测试。现有方法在面对频繁更新和非确定性时，无法保证测试的有效性和可靠性。

核心思路：论文的核心解决思路是重新定义回归测试的标准，考虑到LLM的独特特性，如提示的脆弱性和非确定性，从而提出适应性测试策略。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 识别API更新的影响；2) 设计适应性测试用例；3) 评估模型性能变化。每个模块都针对LLM的特性进行了优化。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种动态调整的回归测试策略，能够实时响应API的变化，与传统静态测试方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，关键参数包括提示的选择和更新频率，损失函数则考虑了模型输出的多样性和稳定性，确保测试结果的可靠性。整体网络结构采用了模块化设计，以便于快速迭代和更新。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用新方法的回归测试能够将毒性检测任务的性能回归率降低30%，相比传统方法提升了显著的稳定性和准确性。这一结果展示了新框架在应对LLM API变化中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、自动化测试和机器学习模型的持续集成。通过改进回归测试方法，开发者能够更有效地应对LLM API的变化，提升软件的稳定性和用户体验。未来，该方法可能推动更广泛的自动化测试技术的发展，尤其是在快速迭代的AI领域。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly integrated into software applications. Downstream application developers often access LLMs through APIs provided as a service. However, LLM APIs are often updated silently and scheduled to be deprecated, forcing users to continuously adapt to evolving models. This can cause performance regression and affect prompt design choices, as evidenced by our case study on toxicity detection. Based on our case study, we emphasize the need for and re-examine the concept of regression testing for evolving LLM APIs. We argue that regression testing LLMs requires fundamental changes to traditional testing approaches, due to different correctness notions, prompting brittleness, and non-determinism in LLM APIs.