开源大模型测试案例分享：LLM文本生成质量评估
测试背景
在大模型应用开发中，文本生成质量是核心指标之一。本文分享一个可复现的测试案例，用于评估大模型在不同提示词下的输出一致性与准确性。
测试目标
验证大模型在相同输入条件下输出的一致性，以及对特定指令的理解能力。
测试环境
- 模型：Llama-3 8B
- 测试工具：Python 3.9 + Transformers库
- 环境要求：GPU内存≥8GB
可复现测试步骤
- 安装依赖包
pip install transformers torch accelerate
- 执行测试代码
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-8b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-8b", torch_dtype=torch.float16)
prompt = "请用一句话描述人工智能"
inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs, max_length=50, num_return_sequences=3)
for i, output in enumerate(outputs):
print(f"输出 {i+1}: {tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)}")
预期结果
模型应给出语义相近的多个回答，但不完全相同，体现多样性。建议记录并分析输出分布。
测试要点
- 使用固定随机种子确保可复现性
- 对比不同批次结果的一致性
- 分析输出的语义相关性和多样性
此测试案例可作为大模型质量保障的基础测试用例，适用于持续集成环境中的自动化验证。
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