评估大语言模型测试用例生成能力的系统方法

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内容提要

本研究提出生成基准(GBCV)方法,评估大语言模型(LLMs)生成测试用例的能力。结果显示,GPT-4o在复杂程序结构上表现优异,但在简单条件下的边界值检测中,各模型均表现良好,而在算术计算方面则面临挑战。研究揭示了LLMs的优势与局限性。

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