模型推理准确性提升方法

在大模型测试与质量保障实践中，模型推理准确性是核心关注点。本文将分享几种实用的准确性提升方法及可复现的测试方案。

1. 对齐训练数据分布

首先需要确保测试用例覆盖模型训练时的数据分布。可以通过以下脚本进行数据分布验证：

import numpy as np
from collections import Counter

def check_data_distribution(test_samples, train_samples):
    # 计算测试集和训练集的词频分布
    test_freq = Counter([token for sample in test_samples for token in sample.split()])
    train_freq = Counter([token for sample in train_samples for token in sample.split()])
    
    # 计算重叠率
    overlap = len(set(test_freq.keys()) & set(train_freq.keys())) / len(set(train_freq.keys()))
    print(f"数据分布重叠率: {overlap:.2f}")

2. 多轮推理一致性验证

通过多次推理同一输入，检查结果的一致性：

import random

def consistency_check(model, input_text, num_runs=5):
    results = []
    for i in range(num_runs):
        result = model(input_text)
        results.append(result)
        
    # 计算一致性得分
    unique_results = set(results)
    consistency_score = len(unique_results) / num_runs
    return consistency_score, results

3. 增强测试用例覆盖

建议构建以下类型的测试集：

边界值测试（空字符串、极长文本）
异常输入测试（特殊字符、乱码）
多语言混合测试

通过自动化脚本批量执行，确保每个测试维度都有充分覆盖。这些方法已在多个开源模型测试项目中验证有效，建议测试工程师结合实际场景灵活应用。

落日余晖 · 2026-01-08T10:24:58

数据分布对齐确实关键，我之前测试一个医疗问答模型时，发现它在常见病场景表现很好，但一遇到罕见病就翻车，后来才发现训练集里这类数据太少。建议用分布对比脚本+可视化工具一起上，直观看到差距。

时光隧道喵 · 2026-01-08T10:24:58

多轮推理一致性验证很有用，我团队最近在做LLM测试，发现有些模型在相同输入下输出不稳定，尤其在生成长文本时。把一致性得分设个阈值（比如<0.8就告警）能快速发现问题。

Gerald21 · 2026-01-08T10:24:58

边界值和异常输入测试一定要做，尤其是上线前的压测阶段。我之前见过一个模型对空格敏感，输入多个连续空格就会报错，这种问题靠常规测试很难覆盖，建议加个模糊测试脚本自动化跑

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