在开源大模型测试领域，结果一致性验证是确保模型稳定性和可靠性的重要环节。本文将通过对比测试方法，评估不同大模型在相同输入下的输出一致性。
测试环境配置
首先，我们需要搭建统一的测试环境：
pip install transformers torch
可复现测试步骤
- 选择两个主流开源模型：LLaMA-2和ChatGLM-6B
- 准备相同测试数据集：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
test_prompts = [
"请介绍人工智能的发展历程",
"什么是深度学习？"
]
- 执行模型推理并记录输出：
model1 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
model2 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b")
for prompt in test_prompts:
print(f"Prompt: {prompt}")
# 模型推理代码...
print(f"Output 1: {output1}")
print(f"Output 2: {output2}")
一致性评估指标
通过计算输出文本的相似度、BLEU分数等方式进行量化评估，确保测试结果的客观性。
该测试方法论为测试工程师提供了可复现的框架，有助于建立统一的大模型质量控制标准。
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