大模型测试用例的编写规范

大模型测试用例的编写规范

在开源大模型测试与质量保障社区中，编写高质量的测试用例是确保模型稳定性和可靠性的关键环节。本文将围绕大模型测试用例的编写规范进行深入探讨。

测试用例结构规范

一个完整的测试用例应包含：测试标题、前置条件、测试步骤、预期结果和实际结果等要素。对于大模型而言，还需特别关注输入输出格式的标准化。

可复现测试步骤示例

# 测试用例：文本生成一致性验证
def test_text_generation_consistency():
    # 前置条件：加载模型并设置随机种子
    model = load_model("gpt-3.5")
    set_seed(42)
    
    # 测试步骤：多次调用相同输入
    input_text = "请生成一个关于人工智能的段落"
    result1 = model.generate(input_text)
    result2 = model.generate(input_text)
    
    # 预期结果：输出应保持一致性
    assert result1 == result2, "模型输出不一致"

质量保障要点

编写测试用例时需考虑边界条件、异常处理和性能指标，确保测试覆盖全面。同时，建议使用自动化工具进行回归测试，提高测试效率。

通过遵循这些规范，可以有效提升大模型测试的系统性和可维护性。