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给输入加点干扰测模型稳不稳

关于「给输入加点干扰测模型稳不稳」:能拿到什么、要点选什么、怎么办

传数据和规则,点几下,拿到扰动代码和对比报告。上传数据和规则,AI 自动生成扰动代码+性能对比报告。不伪造真实分布,不代替人工安全复核。

能拿到什么

  • 推荐:可复现的扰动代码 + 排好版的性能对比 PDF 报告(A4 两页,含基准与最差场景对比表和退化原因小结),约 8 分钟
  • 旗舰:可复现扰动测试代码、性能对比 PDF 报告、退化指标汇总表、加固建议清单

要你点选的几项

输入是什么、加什么干扰、干扰多强、最怕啥崩、拿啥比、上传数据和规则、模型怎么调用(选填)、算崩的标准、我确认数据已脱敏、规则经批准,AI只生成测试代码和对比报告,不替代人工复核与上线决策。多数点一下就行,没选的按常见情况替你定,交付时说清哪几项是按默认的。

怎么办

  1. 上传脱敏数据和规则
  2. 点选干扰类型和强度
  3. 勾选最怕崩的情况
  4. 拿到扰动代码和对比报告

别人还这样说

  • 按批准规则测真实模型遇到输入扰动时怎么退化
  • 我需要做一个基准测试,看看模型遇到乱码或拼写错误时会不会崩溃,给我代码。
直接说你要办的事。下面是别人怎么办的,点任何一项就换成你自己的。左边是别人怎么办的,右边是你的,点一项就开始改。
示范 · 别人这样说

「写一段Python代码,对输入的文本添加随机噪声,用来测试大模型的鲁棒性。」

替他选了:文本 · 加随机噪声 · 中度(有点吃力) · 原始输入结果 · 准确率掉10%

按示范选好的 点一项就变成你的

你的成品会在这里出现
示例成品 · 不是你的按示范写的,看个样子
【扰动测试报告】OCR模型v2.3鲁棒性分析(2024-06) ✅ 测试概览:共5类扰动,每类100样本;基准准确率98.2% → 最差场景降至71.4% ⚠️ 高风险场景: - 遮挡+错字组合:准确率暴跌至42.1%,主要错在姓名栏和出生日期 - 模糊+压缩(JPEG Q=30):出现‘0’→‘O’、‘1’→‘l’混淆,漏检率↑3.8倍 🔧 推荐动作:优先加固姓名/日期字段的字符级校验逻辑,暂不开放高遮挡场景上线……

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