大模型测试失败案例复盘分析
最近在进行大模型问答质量测试时，遇到了一个令人困惑的测试失败案例。测试环境为Ubuntu 20.04，Python 3.8，使用HuggingFace Transformers库进行测试。
问题现象： 当使用相同的输入prompt '请解释什么是人工智能'时，模型返回的结果在不同运行中出现不一致，甚至出现语法错误和逻辑混乱。更严重的是，某些情况下模型直接返回了系统错误信息。
复现步骤：
- 安装依赖：
pip install transformers torch - 执行测试代码：
from transformers import pipeline
model = pipeline("text-generation", model="gpt2")
prompt = "请解释什么是人工智能"
result = model(prompt, max_length=50, num_return_sequences=3)
for i, res in enumerate(result):
print(f"结果{i+1}: {res['generated_text']}")
分析结论： 该问题主要源于模型参数未正确初始化，导致生成结果不稳定。建议在测试前添加模型状态检查，并使用固定随机种子确保可复现性。
改进措施：
- 添加随机种子控制：
torch.manual_seed(42) - 增加模型验证步骤
- 使用自动化测试脚本进行回归测试
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