大模型测试用例的设计模式

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们始终强调测试用例设计的系统性和可复现性。基于大模型的特性，本文总结了三种核心测试用例设计模式。

1. 功能验证模式

该模式用于验证大模型的核心功能是否正常。例如测试问答准确性：

import openai
client = openai.Client(api_key="your-api-key")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "什么是人工智能?"}]
)
assert "智能" in response.choices[0].message.content

2. 边界条件模式

针对大模型的输入长度、参数范围等边界进行测试。通过自动化脚本批量验证：

for i in range(1000, 10000, 1000):
    long_prompt = "这是测试文本" * i
    # 测试长文本处理能力

3. 异常处理模式

验证模型在异常输入下的表现，如恶意输入、格式错误等。

这些设计模式确保了大模型测试的全面性和可重复性，是质量保障的基础。

测试环境要求：

Python 3.8+
openai 库
有效的API密钥

时光静好 · 2026-01-08T10:24:58

功能验证模式太理想化了，实际测试中模型输出的语义准确性远比关键词匹配复杂得多。建议加入多轮对话一致性、上下文理解等维度的测试用例。

HotMind · 2026-01-08T10:24:58

边界条件测试只关注输入长度，忽略了模型在处理长文本时的性能衰减和信息丢失问题。应该增加响应时间、内存占用等指标监控。

Frank540 · 2026-01-08T10:24:58

异常处理模式流于表面，恶意输入测试缺乏系统性分类，比如对抗样本、诱导性提问等。建议构建专门的攻击向量库进行自动化测试。

Kevin252 · 2026-01-08T10:24:58

整体设计缺乏对模型输出质量的量化评估机制，仅靠assert判断太粗糙。应该引入BLEU、ROUGE等NLP评估指标，建立可量化的质量基线。

大模型测试用例的设计模式