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palai
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真诚发问,如何将大模型落地到质量领域(QA)呢?

  •  
  •   palai · 133 天前 via Android · 1352 次点击
    这是一个创建于 133 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    大家一起来探讨一下?🤔

    11 条回复    2024-03-14 23:43:41 +08:00
    specimen
        1
    specimen  
       133 天前   ❤️ 1
    最近团队在做几个尝试
    1 、通过 LLM 的多模态 和 推理能力,实现对 UI 界面的理解,从而实现 UI 自动化;
    2 、通过对代码 diff 和需求文档,对需求的测试重点进行分析输出,从转生成测试用例
    3 、通过对代码等信息,进行自动化代码生成,这个侧重在 API 这类型有标准协议定义的借口类型;

    1 的落地可行性还是很大的,2 的话目前没有抱很大希望,但也在积极探索
    yanyao233
        2
    yanyao233  
       133 天前 via Android
    @specimen 2 看起来很有意思,之前也尝试过根据 pr 的 diff 和一定的上下文(比如这段 diff 的整个文件内容)来生成可行的测试方案。但效果不好
    kneo
        3
    kneo  
       133 天前 via Android
    @specimen 请教一下 1 是怎么让模型理解 ui 的?是 web dom 或者代码传入进去还是基于图片?实现 ui 自动化指的是自动化测试还是?
    rus4db
        4
    rus4db  
       133 天前
    为什么不问问大模型自己呢?我请教了我家大模型,祂是这样答复的,供参考:

    将大模型应用到质量领域( Quality Assurance, QA )可以有多种方式,以下是一些可能的策略:

    - **自动化测试**:利用自然语言处理( NLP )和机器学习技术,可以创建自动化测试脚本。例如,大模型可以帮助理解和解析复杂的业务逻辑,生成测试用例,甚至预测可能出现的错误。
    - **缺陷预测和预防**:通过对历史数据的学习,大模型可以预测代码中的潜在问题,帮助开发者在编码阶段就发现和修复问题,提高产品质量。
    - **文档审查和代码审查**:大模型可以帮助审查技术文档和代码,检查语法错误、逻辑错误或不一致之处。
    智能客服和用户反馈分析:通过理解用户反馈和问题,大模型可以帮助快速定位产品质量问题,并提供解决方案。
    - **持续学习和优化**:大模型可以根据反馈数据持续学习和优化,提高其在 QA 中的表现。
    - **质量标准和合规性检查**:模型可以用于检查产品是否符合特定的质量标准或行业规范。
    - **流程优化**:通过分析和理解复杂的业务流程,大模型可以帮助优化 QA 流程,提高效率。

    实施这些策略需要与业务流程紧密结合,同时也需要对数据进行充分的预处理和训练。此外,由于涉及到敏感的业务数据和决策,数据安全和隐私保护也是需要考虑的重要因素。
    hackingwu
        5
    hackingwu  
       132 天前
    @specimen 这有什么好的办法吗
    specimen
        6
    specimen  
       132 天前
    @kneo #3 清华大学有团队在做类似的,GUI 理解,实际上只要解决对画面的理解,具体执行哪些空间,交由 LLM 去决策和断言就可以了
    specimen
        7
    specimen  
       132 天前
    @kneo #3 两者皆可尝试
    shawndev
        8
    shawndev  
       132 天前
    dayeye2006199
        9
    dayeye2006199  
       132 天前 via Android
    自动单元测试
    Meta 已经用起来了
    https://arxiv.org/abs/2402.09171
    kneo
        10
    kneo  
       132 天前
    @rus4db 说真的,有点自知之明吧。插不上话的时候可以闭嘴。可别再复制大模型的垃圾话了。
    rus4db
        11
    rus4db  
       132 天前
    @kneo 我感受到了你对於大模型的恐惧噢 ——来自大模型
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