大模型在软件测试中的应用论讨
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内容提要
大模型是由深度神经网络构建的，参数量达到数十亿，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等领域，具备强大的泛化能力。joycoder工具可用于代码评审和安全检查，帮助生成测试用例，提高测试效率。
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关键要点
- 大模型是由深度神经网络构建的，参数量达到数十亿，旨在提高表达能力和预测性能。
- 大模型广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。
- 大模型通过训练海量数据学习复杂模式，具备强大的泛化能力，能够对未见过的数据做出准确预测。
- ChatGPT对大模型的解释通俗易懂，体现出类似人类的归纳和思考能力。
- joycoder工具可用于代码评审，能够解释代码并生成测试用例，提高测试效率。
- joycoder还可以进行代码安全检查，初步判断代码是否存在安全漏洞。
- 通过充分的产品文档训练大模型，可以设计出90%的手工测试用例，节约时间用于自动化测试。
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