大模型测试中的多语言支持测试

大模型测试中的多语言支持测试

在大模型测试中，多语言支持测试是确保模型跨语言能力的重要环节。本文将分享一个完整的多语言测试方案。

测试目标

验证大模型对主流语言的输入输出处理能力，包括中文、英文、日文、韩文等。

测试环境准备

# 安装必要的测试工具
pip install langdetect pytest

# 创建测试目录结构
mkdir -p multilingual_test/{input,output,reports}

核心测试脚本

import requests
import json
from langdetect import detect

class MultilingualTest:
    def __init__(self, model_url):
        self.model_url = model_url
        
    def test_language_support(self, test_cases):
        results = []
        for case in test_cases:
            try:
                response = requests.post(
                    self.model_url,
                    json={"prompt": case["input"]},
                    timeout=30
                )
                result = {
                    "language": detect(case["input"]),
                    "input": case["input"],
                    "output": response.json()["response"],
                    "status": "success"
                }
                results.append(result)
            except Exception as e:
                results.append({
                    "language": detect(case["input"]),
                    "input": case["input"],
                    "error": str(e),
                    "status": "failed"
                })
        return results

# 测试用例
test_cases = [
    {"input": "你好，世界！", "language": "zh"},
    {"input": "Hello, World!", "language": "en"},
    {"input": "こんにちは、世界！", "language": "ja"}
]

# 执行测试
if __name__ == "__main__":
    tester = MultilingualTest("http://localhost:8000/inference")
    results = tester.test_language_support(test_cases)
    print(json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2))

可复现步骤

1. 部署大模型服务
2. 准备多语言测试数据集
3. 运行上述Python脚本
4. 分析输出结果

测试报告生成

将测试结果保存为JSON格式，便于后续分析和质量评估。