LangTest: 打造安全有效的语言模型评估工具

LangTest简介

在人工智能和自然语言处理(NLP)快速发展的今天,如何确保语言模型的安全性、公平性和有效性成为一个重要议题。为了解决这一挑战,John Snow Labs开发了LangTest这一开源负责任AI框架,旨在帮助开发人员交付安全、有效的语言模型。

LangTest Logo

LangTest提供了一套全面的测试和评估工具,可以帮助开发者快速识别和解决语言模型中的潜在问题,包括偏见、公平性、鲁棒性等方面。通过简单的几行代码,开发者就能对模型进行全面的测试和评估,大大提高了模型开发的效率和质量。

LangTest的主要特性

LangTest具有以下几个主要特性:

多样化的测试类型: LangTest提供了60多种不同类型的测试,只需一行代码即可生成和执行。这些测试涵盖了模型质量的各个方面,包括鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。
支持多种NLP框架: LangTest支持流行的NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers,可用于命名实体识别(NER)、翻译和文本分类等任务。
LLM测试支持: 对于大型语言模型(LLMs),如OpenAI、Cohere、AI21、Hugging Face Inference API和Azure-OpenAI LLMs,LangTest提供了问答、毒性检测、临床测试、法律支持、事实性、谄媚性、摘要等多种测试。
自动数据增强: 基于测试结果,LangTest能够自动为特定模型增强训练数据,提高模型性能。
综合评估指标: LangTest提供了全面的模型排名和排行榜系统,帮助研究人员和数据科学家做出数据驱动的决策。

如何使用LangTest

使用LangTest非常简单,只需几行代码即可完成模型的测试和评估。以下是一个基本的使用示例:

# 安装langtest
!pip install langtest[transformers]

# 导入并创建Harness对象
from langtest import Harness
h = Harness(task='ner', model={"model":'dslim/bert-base-NER', "hub":'huggingface'})

# 生成测试用例、运行测试并查看报告
h.generate().run().report()

通过这几行简单的代码,开发者就可以对命名实体识别(NER)模型进行全面的测试和评估。LangTest会自动生成测试用例,运行测试,并生成详细的报告。