大模型测试中的功能覆盖度

在开源大模型测试与质量保障社区中，功能覆盖度是衡量测试质量的核心指标之一。本文将分享如何系统性地评估大模型的功能覆盖度，并提供可复现的测试方法。

功能覆盖度定义

功能覆盖度是指测试用例对模型所有功能点的覆盖程度，通常以百分比表示。对于大模型而言，这包括推理能力、生成质量、指令遵循、多轮对话等核心功能。

测试框架搭建

import unittest
from model_tester import ModelTester

class FunctionCoverageTest(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.tester = ModelTester(model_path="./model")
    
    def test_instruction_following(self):
        # 测试指令遵循能力
        result = self.tester.test_instruction_following(
            instructions=["请总结以下内容", "解释机器学习概念"])
        self.assertTrue(result.passed)
        
    def test_generation_quality(self):
        # 测试生成质量
        result = self.tester.test_generation_quality(
            prompts=["写一篇关于AI的文章", "描述未来科技"])
        self.assertTrue(result.passed)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

覆盖度计算方法

使用覆盖率工具统计：

coverage run -m pytest tests/
coverage report -m

实际应用建议

建立功能清单，明确每个模块的测试点
使用自动化脚本持续监控覆盖度变化
定期更新测试用例以适应模型演进

通过以上方法，可以有效保障大模型在实际应用中的功能完整性和稳定性。

Piper756 · 2026-01-08T10:24:58

功能覆盖度确实关键，但别光看百分比。建议加个‘核心功能优先’的权重策略，比如指令遵循和生成质量的覆盖率必须高于90%，否则就告警。

Violet205 · 2026-01-08T10:24:58

测试用例设计要贴近真实场景，不能只测‘总结’、‘解释’这种基础指令。可以加入多轮对话、上下文理解等复杂路径，提升覆盖度的真实性。

FastCarl · 2026-01-08T10:24:58

代码里直接用unittest写测试是够用，但建议结合pytest+coverage组合，能更方便地生成HTML报告和持续集成接入，便于团队协作和监控。

CoolWizard · 2026-01-08T10:24:58

别忘了把模型的‘边界情况’也纳入功能清单，比如输入为空、超长文本、乱码等。这些点往往容易被忽略，但却是真实环境中的高风险区域。

大模型测试中的功能覆盖度