大模型测试中的回归测试策略

大模型测试中的回归测试策略踩坑记录

在开源大模型测试过程中，回归测试是确保模型稳定性的关键环节。最近在参与一个开源大模型项目时，我遇到了一些典型的回归测试问题。

问题场景

我们使用了一个基于Transformer架构的开源模型，在每次代码更新后都需要进行完整的回归测试。最初的策略是手动执行所有测试用例，但随着模型版本迭代，测试时间从2小时增长到8小时。

踩坑过程

第一坑：缺乏自动化工具链 尝试手动执行测试时，发现很难复现某些边界条件。使用以下代码进行简单验证：

import torch
from transformers import AutoModel

# 测试模型在不同输入长度下的表现
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
for length in [16, 32, 64, 128]:
    inputs = torch.randint(0, 1000, (1, length))
    outputs = model(inputs)
    print(f"Length {length}: {outputs.last_hidden_state.shape}")

第二坑：测试覆盖率不足 通过社区分享的自动化工具，发现很多边缘情况未被覆盖。建议使用如下脚本进行更全面的回归测试：

# 自动化测试脚本
for i in {1..10}; do
    python test_regression.py --model-version v${i} \
                           --test-suite all \
                           --output-dir results/v${i}
    if [ $? -ne 0 ]; then
        echo "Regression test failed for version ${i}";
        exit 1;
    fi
done

解决方案

建议采用分层回归测试策略，优先测试核心功能，再逐步扩展到边缘场景。同时建立完善的测试环境管理机制，避免环境污染影响测试结果。

关键经验： 回归测试不是简单的重复执行，而是要建立可复现、可监控的自动化流程。