探索大型语言模型在工业测试维护过程中的整合
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内容提要
本文综述了大型语言模型（LLMs）在软件工程中的应用与挑战，分析了229篇研究论文，探讨了LLMs在测试用例生成、渗透测试和代码审查中的效果，强调高质量数据集的重要性，并提出优化LLMs性能的策略，以推动该领域的研究与应用。
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Q&A
大型语言模型在软件工程中的主要应用是什么？
大型语言模型（LLMs）在软件工程中的主要应用包括测试用例生成、渗透测试和代码审查。
高质量数据集对LLMs的实施有何重要性？
高质量数据集对于成功实施LLMs至关重要，因为它们直接影响模型的性能和输出的准确性。
TestChain框架的作用是什么？
TestChain框架旨在提高测试用例的准确性，通过与Python解释器的交互生成更准确的测试输出。
LLMs在代码审查中的有效性如何？
研究表明，LLMs在代码审查中的反馈准确性和相关性值得关注，但仍需进一步评估其全面有效性。
工具学习如何增强LLMs的能力？
工具学习通过整合不同工具和优化工作流程，能够增强LLMs解决复杂问题的能力。
未来研究在LLMs领域有哪些潜在方向？
未来研究可以集中在优化LLMs性能、提升数据集质量以及探索工具学习的应用等方向。
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