作者 ｜ 凌敏
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卷首語
去年以來，以 ChatGPT 為代表的 AI 大模型火爆出圈，並掀起了一場全領域的效率革命。軟體開發亦在其中。
在軟體開發中，大模型的應用越來越廣泛。憑藉強大的表示能力和泛化性能，大模型正在催生軟體工程的新範式，作為催化劑和創新引擎正在開啟軟體研發和創新效能的倍增，甚至帶來指數級提升的可能。
在自然語言處理領域，OpenAI 的 GPT 系列模型具有強大的語言生成和推理能力，被廣泛應用於文本生成、對話系統、機器翻譯等領域。在圖像識別領域，Google 的 ViT 模型通過將圖像分割為小塊並使用 Transformer 進行處理，大大提高了圖像識別的準確率。此外，大模型在推薦系統、智能客服、自動駕駛等許多其他領域也有著廣泛應用。
目前，越來越多的企業開始在實際的研發工作中，結合 AI 工具與 LLM 增強軟體開發在設計、需求、測試、發布和運維等各個環節中的能力，提高質量和效率。
在位元組跳動，大模型生成單元測試已經在實際業務中落地。位元組跳動智能服務團隊通過任務微調、強化學習等技術提升語言模型的單元測試生成語法正確率和分支覆蓋率。經過測試，他們的基於 Bloom 70 億參數模型的生成效果不弱於通用版 ChatGPT 的水平，並且在低端顯卡上的推理時延只有 ChatGPT 的 25%。且目前大模型單元測試生成分支覆蓋率在實際項目中達到 56%，同時在抖音的 Android、iOS 雙端落地，問題有效性達到 80%，修復率 65%。
在微軟，下一代跨平台軟體測試基礎設施 Hydra Lab 接入了 LLM（Azure OpenAI Service），以提高在測試結果分析、探索性測試和測試用例生成方面的能力。將智能化引入 Hydra Lab，可以看到一些自動化生成測試用例的模塊、方案以及 prompt。工程化和智能化是 Hydra Lab 的關鍵詞，而工程化是智能化賦能的基礎。
大模型技術的發展為軟體開發範式帶來了更多可能性，有受訪專家對 InfoQ 表示，大模型將對研發的模式產生顛覆性的改變。但這一改變是一個持續漸進的過程，可能在三年、五年，甚至是十年後發生。隨著大模型的不斷發展和進化，對於研發工作流的影響程度會逐漸加深加強。對於身處其中的開發者而言，需要擁抱變化，並結合自身實際所需找到切入點，讓大模型為己所用。此外，還需要多關注開源方案和數據集。同時也需要認識到大模型存在的潛在問題和限制，合理地使用它。
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