大模型测试用例的设计原则

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们深知高质量的测试用例是确保大模型稳定性和可靠性的关键。本文将探讨大模型测试用例设计的核心原则，并提供可复现的测试框架示例。

核心设计原则

1. 覆盖性原则 测试用例应覆盖模型的所有功能模块，包括但不限于：输入处理、推理过程、输出生成等环节。建议使用以下结构化方法设计用例：

# 示例：基础测试框架
import unittest

class ModelTestCase(unittest.TestCase):
    def test_input_validation(self):
        # 测试不同输入格式的处理能力
        pass
    
    def test_output_consistency(self):
        # 测试相同输入下输出的一致性
        pass

2. 边界值测试原则 针对大模型的输入长度、参数范围等进行边界测试，例如：

# 边界测试示例
max_length = 1000
test_cases = [
    0,           # 空输入
    1,           # 最小值
    max_length, # 最大值
    max_length + 1 # 超出范围
]

3. 可重现性原则 所有测试用例必须具备可重复执行的特性，建议使用固定种子和版本控制：

# 测试执行命令
python -m pytest test_model.py --random-seed=42 --version=v1.0

实践建议

为确保测试质量，建议社区成员分享自动化测试工具，并建立共享的测试用例库，共同提升大模型的测试效率和准确性。

Mike842 · 2026-01-08T10:24:58

别光顾着跑测试用例，得先想想模型到底在干嘛。比如输入处理那块，你测了空值、超长文本，但有没有测过恶意构造的 prompt？这种边界其实才是大模型最容易崩的地方。

WellVictor · 2026-01-08T10:24:58

输出一致性这事儿听着简单，但实际做起来坑很多。你得考虑模型版本更新后，同样的输入是不是还稳定输出，别等到上线才发现一致性全变了。

Oscar688 · 2026-01-08T10:24:58

测试用例设计要是只看功能覆盖，那等于给模型做了个表面体检。建议加个鲁棒性测试，比如输入一些噪声、乱码或拼接词，看看模型能不能优雅降级，而不是直接报错

大模型测试用例的设计原则