43、大语言模型在领域特定建模语言与定理证明中的应用探索

大语言模型在领域特定建模语言与定理证明中的应用探索

1. 领域特定建模语言（DSMLs）的自然语言扩展

在软件开发中，将自然语言与领域特定建模语言（DSMLs）相结合是一种创新的尝试。以一个点按式冒险游戏的开发为例，通过这种结合实现了无代码开发。

在游戏开发过程中，ChatGPT不仅生成了按钮，还实现了 checkWin() 和 checkLoss() 函数，用于在每一步操作后检查游戏是否获胜或失败。若满足相应条件，将显示对应的胜利或失败界面。

1.1 模型学习与验证

部署生成的Web应用后，可以使用Malwa工具对实例进行学习。具体操作步骤如下：
1. 提供应用部署所在服务器的URL给Malwa工具。
2. 由于应用经过了插桩处理，无需为学习算法指定输入字母表，系统会通过分析和观察网站的文档对象模型（DOM）来逐步构建。

学习过程会生成一个十一状态的自动机，它代表了用户与Webstory产品用户界面交互的图形。为了简化模型检查和可视化分析，使用Moore自动机来表示模型，因为每个状态都与一个屏幕截图相关联，能准确反映用户与网站的交互。

通过可视化检查可以发现，生成的应用符合自然语言提示中制定的约束条件，游戏可以按预期进行。对于较大的模型，可以使用CTL模型检查来验证相关属性。目前，这需要手动指定预期公式，可能还需要识别动态生成的原子命题，未来计划实现这一过程的自动化。

1.2 相关工作与讨论

目前，大语言模型（LLMs）在软件工程中的应用尚处于早期阶段。大多数工作集中在传统软件工程背景下的支持