大模型测试用例设计模式探索

大模型测试用例设计模式探索

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们一直在探索更有效的测试方法论。最近在测试LLM输出质量时，发现传统的测试用例设计模式存在局限性。

问题发现

在测试一个对话系统时，我们发现使用常规的等价类划分和边界值分析法，无法有效捕捉到模型在复杂语境下的表现差异。例如，对于"今天天气怎么样？"这类问题，模型有时会给出天气预报，有时会返回无关信息。

解决方案

经过研究，我们采用了以下测试用例设计模式：

# 测试用例设计模板
import unittest

class LLMTestCase(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.model = load_model("test_model")
        
    def test_contextual_consistency(self):
        # 上下文一致性测试
        context = "用户说：今天天气怎么样？"
        response = self.model.generate(context)
        self.assertIn("天气", response)
        
    def test_intent_classification(self):
        # 意图识别测试
        queries = [
            "今天天气怎么样？",
            "明天天气如何？",
            "后天天气预报"
        ]
        for query in queries:
            response = self.model.generate(query)
            # 验证响应与查询意图匹配度
            self.assertGreater(self.calculate_similarity(response, query), 0.8)

可复现步骤

1. 准备测试数据集
2. 使用上述代码模板创建测试用例
3. 运行自动化测试脚本
4. 分析测试结果并优化模型

通过这种模式，我们成功提升了测试的准确性。