Beyond Testers' Biases: Guiding Model Testing with Knowledge Bases using LLMs
作者: Chenyang Yang, Rishabh Rustogi, Rachel Brower-Sinning, Grace A. Lewis, Christian Kästner, Tongshuang Wu
分类: cs.CL, cs.SE
发布日期: 2023-10-14
💡 一句话要点
提出Weaver工具以解决模型测试中的需求引导问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 模型测试 需求引导 大型语言模型 知识库 交互式工具 自然语言处理 测试用例生成
📋 核心要点
- 现有的模型测试方法主要关注测试用例的创建，缺乏对测试内容的有效识别和引导。
- Weaver工具通过交互式方式利用大型语言模型生成知识库，帮助测试人员系统性地探索多样化的测试概念。
- 用户研究表明，使用Weaver的测试人员能够识别出更多且更具多样性的测试概念，发现了大量失败的测试用例。
📝 摘要（中文）
当前的模型测试工作主要集中在创建测试用例上，而对测试内容的识别则被忽视且支持不足。本文提出了Weaver，一个交互式工具，支持需求引导以指导模型测试。Weaver利用大型语言模型生成知识库，并通过互动推荐概念，帮助测试人员提取进一步测试的需求。通过用户研究，我们发现NLP专家和非专家在使用Weaver时能够识别出更多且更具多样性的测试概念，发现了超过200个针对零样本ChatGPT的失败测试用例。案例研究进一步表明，Weaver能够帮助从业者在真实场景中进行模型测试。
🔬 方法详解
问题定义：当前模型测试工作缺乏对测试内容的有效识别，导致测试用例的创建往往无法覆盖重要的测试场景和需求。现有方法在需求引导方面支持不足，影响了测试的全面性和有效性。
核心思路：Weaver工具通过与大型语言模型的交互，生成知识库并推荐相关概念，帮助测试人员更好地理解和定义测试需求，从而引导后续的模型测试。这样的设计旨在减少测试人员的偏见，鼓励他们探索更广泛的测试领域。
技术框架：Weaver的整体架构包括知识库生成模块、概念推荐模块和用户交互模块。首先，系统利用大型语言模型生成相关知识库，然后根据用户输入推荐多样化的测试概念，最后通过交互式界面引导用户提取需求。
关键创新：Weaver的主要创新在于其交互式的需求引导能力，利用大型语言模型生成知识库并推荐概念，显著提升了测试人员的需求识别能力。这与传统方法的单向测试用例生成形成鲜明对比。
关键设计：在设计上，Weaver采用了基于大型语言模型的知识库生成技术，确保推荐的概念具有相关性和多样性。此外，系统的用户界面设计也注重交互性，便于测试人员进行需求的提取和探索。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在用户研究中，NLP专家和非专家在使用Weaver时识别出的测试概念数量和多样性显著增加，发现了超过200个针对零样本ChatGPT的失败测试用例。这表明Weaver在模型测试中的有效性和实用性，能够显著提升测试的全面性。
🎯 应用场景
Weaver工具在多个实际应用场景中具有潜在价值，尤其是在需要进行复杂模型测试的领域，如自然语言处理、代码理解和转录摘要等。通过提供丰富的外部知识，Weaver能够帮助开发者更准确地定义应用场景，提高模型测试的全面性和有效性，进而推动相关技术的发展和应用。
📄 摘要（原文）
Current model testing work has mostly focused on creating test cases. Identifying what to test is a step that is largely ignored and poorly supported. We propose Weaver, an interactive tool that supports requirements elicitation for guiding model testing. Weaver uses large language models to generate knowledge bases and recommends concepts from them interactively, allowing testers to elicit requirements for further testing. Weaver provides rich external knowledge to testers and encourages testers to systematically explore diverse concepts beyond their own biases. In a user study, we show that both NLP experts and non-experts identified more, as well as more diverse concepts worth testing when using Weaver. Collectively, they found more than 200 failing test cases for stance detection with zero-shot ChatGPT. Our case studies further show that Weaver can help practitioners test models in real-world settings, where developers define more nuanced application scenarios (e.g., code understanding and transcript summarization) using LLMs.