大模型测试案例的优先级排序

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们经常面临一个核心问题：如何为大模型测试案例进行合理的优先级排序？这个问题直接影响测试效率和资源分配。

优先级排序原则

我们采用多维度评估体系：

1. 业务影响度 - 关键功能模块的测试案例优先级最高
2. 故障概率 - 历史缺陷密度高的模块优先测试
3. 复杂度等级 - 涉及多个组件交互的案例优先级较高
4. 更新频率 - 最近频繁变更的代码段需要重点关注

实际应用示例

import pandas as pd

class ModelTestPriority:
    def __init__(self):
        self.priority_scores = []
    
    def calculate_priority(self, impact, defect_rate, complexity, change_freq):
        # 权重分配：影响度40%，缺陷率25%，复杂度20%，变更频率15%
        score = (impact * 0.4 + 
                defect_rate * 0.25 + 
                complexity * 0.2 + 
                change_freq * 0.15)
        return score
    
    def rank_test_cases(self, test_cases):
        for case in test_cases:
            priority = self.calculate_priority(
                case['impact'],
                case['defect_rate'],
                case['complexity'],
                case['change_freq']
            )
            case['priority_score'] = priority
        
        # 按优先级排序
        return sorted(test_cases, key=lambda x: x['priority_score'], reverse=True)

可复现步骤

1. 收集测试案例的四个维度数据
2. 使用上述公式计算优先级分数
3. 对所有案例进行排序
4. 确保高优先级案例优先执行

通过这种结构化方法，我们能够显著提升大模型测试的针对性和效率。