问题 1: 直接给你个大模型怎么测试（没有产品需求）
高飞之前分享过相关的内容，可进行查看
https://testerhome.com/articles/42005
你这个问题其实挺典型的 👍——有了一个大模型，但没有明确的产品需求，那怎么测？我帮你拆开思路：
🔹 1. 明确测试目的
既然没有具体业务需求，就要先想清楚测出来是为了什么：
- 验证可用性：模型能不能跑通、输入输出正常？
- 验证能力边界：模型在通用任务上表现怎么样？
- 验证稳定性：多次运行是否稳定，结果是否一致？
- 验证安全性：会不会输出违规、错误、幻觉内容？
🔹 2. 通用测试维度（无需求时的 “基线测试”）
你可以把大模型放在一个 “沙箱” 里，按以下几个方向测：
- 功能性（基础问答）
- 简单问答：能否回答常识问题（如首都、数学运算）
- 逻辑推理：能否正确推理（如数列规律、三段论）
- 创造性任务：写故事、改写句子
- 多轮对话：能否保持上下文
- 鲁棒性（容错性）
- 拼写错误：能否理解错别字、口语化
- 模糊表达：能否在模糊输入下给合理回答
- 长文本：能否处理长输入并总结
- 性能指标
- 响应速度：延迟、吞吐量
- 资源消耗：显存、CPU、内存占用
- 稳定性：长时间调用是否崩溃、OOM
- 安全性/合规性
- 敏感话题：是否会输出违规内容
- 幻觉检测：对事实问题是否容易编造
- Prompt Injection：是否容易被提示劫持
- 客观评估（基准数据集）
- SQuAD / BoolQ → 阅读理解
- GSM8K → 数学推理
- MMLU → 综合知识
- 自建测试集 → 结合你关心的典型问题
🔹 3. 没有需求时的测试落地方案
构建通用测试集：
准备几百条涵盖常识、推理、写作、安全等问题的 Prompt，自动化跑一遍，记录结果。-
自动化评估：
- BLEU、ROUGE（文本相似度）
- GPT-as-a-judge（用另一个模型打分）
- 人工抽样（定性分析回答质量）
对比基线：
和已有的开源模型（如 LLaMA2、Mistral）或者 ChatGPT/GPT-4 对比，看差距。
🔹 4. 总结一句
👉 如果没有产品需求，就做基线能力验证：
- 跑通模型 → 能力覆盖 → 鲁棒性 → 性能 → 安全 → 和基线对比。 这样就能得到一份清晰的 “模型体检报告”，以后有产品需求时，可以直接参考这份基线。
要不要我帮你设计一份 **“大模型通用测试清单”**（可以直接拿去做实验，每个维度附示例题）？
