LLM测试场景覆盖度评估

LLM测试场景覆盖度评估：从理论到实践

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们始终强调测试场景的全面性与可复现性。本文将通过对比分析几种主流的大模型测试方法，探讨如何有效评估LLM测试场景的覆盖度。

测试场景分类

根据功能特性，我们将LLM测试场景分为：

• 基础功能测试：包括问答、文本生成、翻译等核心能力
• 边界条件测试：长文本处理、多轮对话、特殊字符输入等
• 性能压力测试：响应时间、并发处理能力、资源占用等

可复现评估步骤

import requests
import json

def evaluate_coverage(model_url, test_cases):
    results = []
    for case in test_cases:
        response = requests.post(f"{model_url}/generate", 
                              json=case, 
                              timeout=30)
        results.append({
            "test_case": case["prompt"],
            "status": response.status_code,
            "response_time": response.elapsed.total_seconds()
        })
    return results

# 测试用例示例
test_cases = [
    {"prompt": "请解释什么是人工智能", "max_length": 100},
    {"prompt": "请写一首关于春天的诗", "max_length": 200}
]

结论

通过量化评估和自动化测试工具的结合，可以有效提升LLM测试场景的覆盖度，为质量保障提供可靠支撑。