测试懂大模型原理，重要吗
最近不少测试小伙伴在纠结，做AI相关测试，要不要吃透大模型原理？身边出现两种极端：有人疯狂啃论文学Transformer，也有人觉得只要会写case、看输出就行。站在项目角度，日常AI应用测试，大多只需要验证回答是否合规、结果是否符合预期，不懂底层也能正常开展工作。但遇到疑难bug，比如模型输出不稳定、随机幻觉问题，懂原理更容易定位问题根因，和算法同学沟通效率更高。原理属于进阶能力，适合想往AI测试专家方向发展的人。单纯业务测试，先把评测体系搭建好更务实。想问下各位测试同行，你们团队AI测试岗位面试，会重点考察大模型底层原理吗？
发布于 贵州
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