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：

1. 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

1. 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

1. 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

1. 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

1. 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）？

看到评论同感，还是要深耕开发这一条路

小心一语成谶

积攒一下

顶一下

Author only

普本撤退

看名字就知道

男生选 2，女生选 1

先找到对象再说