PacificAI/langtest

解决的问题

LangTest 旨在帮助数据科学家确保语言模型的安全性、鲁棒性和公平性。它解决了超出简单准确率之外的模型质量评估工具缺失的问题，特别针对现实世界条件下的人口统计偏差、毒性以及不一致性等挑战。

工作原理

该库提供了一个 Harness 对象，允许用户生成、执行并报告超过 60 种不同类型的测试。它支持广泛的 NLP 任务（NER、翻译、文本分类），并可与 Hugging Face、Spark NLP 以及多种 LLM 提供商（OpenAI、Cohere、AI21、Azure-OpenAI）集成。

适用人群

专为需要在将模型部署到生产系统之前，严格测试其鲁棒性、公平性和安全性的 NLP 实践者和数据科学家而设计。

主要亮点

• 全面测试：涵盖鲁棒性、偏差、代表性、公平性和准确性。
• 自动数据增强：可基于测试结果，自动为某些模型增强训练数据。
• LLM 支持：提供专门针对 LLM 的测试，包括事实性、奉承性（sycophancy）和毒性。
• 广泛集成：支持多种 NLP 框架和 LLM API。