大模型在软件测试中的应用论讨

作者:京东物流 张媛

1、大模型的概念

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。

ChatGPT对大模型的解释更为通俗易懂,也更体现出类似人类的归纳和思考能力:大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型,其巨大的数据和参数规模,实现了智能的涌现,展现出类似人类的智能。

2、大模型应用于软件测试
1、测试左移

1.1、代码评审

目前我们公司推出的大模型工具有joycoder、Autobot、aichat.jd,以joycoder为例,该工具可以解释所选中的代码,方便测试直观读懂代码。

|在这里插入图片描述
在这里插入图片描述 1.2、生成前置测试用例 |
在产品需求简单直观的前提下,joycoder可以直接生成出前置的测试用例

2、测试过程

2.1、代码安全检查

可以通过joycoder —》神医安全检查,来初步判断代码有无安全漏洞
在这里插入图片描述

3、总结与展望

大模型在模型训练中,个人理解如果给它投入充分的产品文档,让其的思维方式更偏向相关产品的业务思维,在成熟后 应该是可以设计出具体需求 90% 的手工测试用例,节约出的相应时间可以用来编写自动化测试用例等工作。

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