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换模型之前,用旧题重考一遍比读十篇评测有用

换模型这件事,评测文章讲的是别人的题在我们这儿好不好使。我们的题只有我们自己留着。我们现在换模型前必做一件事:把固定的三十道题用旧版跑一遍存下来,新版拿同一批题…

AI工作流模型换代回归测试

换模型这件事,评测文章讲的是别人的题在我们这儿好不好使。我们的题只有我们自己留着。我们现在换模型前必做一件事:把固定的三十道题用旧版跑一遍存下来,新版拿同一批题再跑一遍,按错的条数决定换不换。成本不到两小时,比上线后返工便宜太多。

旧题从哪来

不是临时编,是日常复核里退回来的那些输出。退回的样本天然就是这道题的答案,因为人已经判过它错在哪。攒三十道要三个月,攒齐之后这道题库就不再依赖任何人的记忆,人离职也不影响。

换模型前用旧题重考一遍
换模型前用旧题重考一遍

三档判定按错的条数,参数一律调到出厂默认

三十道题里有三道是人工改过的正确答案,这三道单独算:它们过不去说明新版的格式遵循明显退步,跟内容能力没关系,要分开看。

回归对照表:抄这张

字段填什么示例
题号沿用旧题编号,不重排Q-014
旧版输出存原始输出,不改写三条痛点带次数
新版输出同题同参数重跑四条,多一条泛化项
判定对 / 可接受 / 不可接受可接受,多项需人工删
差异原因一句话新版把具体描述抽象了一层

第四个字段三档是硬约束,只有三个值。「基本一样」这种写法一律退回,因为半年后没人知道一样指哪部分。

错几条就不能换

情况判定处置
错五条以内可以换抽查比例上调一档
错六条以上不换先查提示词是否要跟着调
格式类题全过、内容类题过半错暂缓分任务逐个换,不整体换
旧版本身就有争议的题从题库剔除不计入错条数

第二条是最有用的。错六条以上的时候,问题多半不在模型,在提示词——新版的表达习惯和旧版不一样,写着旧习惯的提示词自然跑不动。这时候先改提示词,改完再考一次,可能连换都不用换。我们有一次就是这样,最后发现该动的是提示词。

谁做、什么时候做、留什么记录

题库由日常复核的人维护,退回一次就登记一道,不额外安排人。换代测试由要发起换代的人自己跑,跑完把对照表存到题库目录旁边,文件名带日期和版本号。跑完不出结论的,不许把新版本用于正式流程,可以先拿新任务试。

什么情况下必须停换

三种情况直接停:一是这批任务里有对外承诺性质的输出,二是有明确截止日期的活正在跑,三是团队里没人熟悉两边的差异。前两种换了要重做,第三种出了错没人认领。满足这三条的情况下先跑并行:新旧各做一批,比对结果之后再决定要不要整体换。并行两周是最划算的做法,代价是多花一点时间,省掉的是一次全员返工。

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