大模型输出一致性验证方法研究
在大模型测试与质量保障实践中，输出一致性是衡量模型稳定性和可靠性的重要指标。本文将分享一套可复现的一致性验证方法。
核心思路
通过固定输入 prompt，多次运行模型获取输出结果，使用文本相似度算法计算结果间的差异程度。
可复现步骤
- 准备测试用例
import openai
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 固定测试prompt
test_prompt = "请解释什么是人工智能"
- 执行多次推理
results = []
for i in range(10): # 重复10次
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=test_prompt,
max_tokens=200,
temperature=0
)
results.append(response.choices[0].text.strip())
- 计算一致性指标
# 文本向量化处理
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(results)
# 计算余弦相似度矩阵
similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings)
mean_similarity = np.mean(similarity_matrix[np.triu_indices_from(similarity_matrix, k=1)])
print(f"平均相似度: {mean_similarity}")
验证标准
- 平均相似度 > 0.95：一致性优秀
- 0.85 < 平均相似度 < 0.95：一致性良好
- 平均相似度 < 0.85：需排查问题
该方法可在测试环境中重复验证，为大模型质量评估提供量化依据。
讨论