大模型在研发效率提升方面的应用与实践 | 新程序员
内容提要
本文探讨了大模型技术在研发效率提升方面的应用与实践，包括需求管理、内容生成、开发流水线、测试管理、版本管理等。大模型具有巨大潜力，但也面临计算资源需求和数据隐私等挑战。未来应关注分布式计算和隐私保护技术，以解决这些问题。
延伸解读
大模型在研发全流程中的具体赋能点
文章详细列举了大模型在需求管理、分析设计、开发流水线、测试管理和版本管理中的具体应用。例如，需求管理阶段可自动拆分需求、补全信息并识别依赖关系；开发流水线中能智能分配资源、故障定位和一键生成流水线；测试管理可自动生成测试用例和环境。这些应用表明大模型已深入研发的多个环节，而非仅辅助编码。
基础模型选型的权衡因素
中兴通讯在选型时重点考虑参数量、开源程度和编程能力。文章指出10B参数级别是性能与部署成本的平衡点，25B-50B适合更复杂任务，但不宜超过100B，因部署成本不可控。同时优先选择完全开源模型以利于定制，并强调编程能力优先于中文能力。最终选择Code LLaMA作为基础模型。
精调面临的主要挑战与应对思路
精调阶段需应对显存占用和计算量可能超过预训练需求的问题，以及模型复杂度过高、过拟合风险等。文章提出在保持预训练参数不变的情况下，只微调少量额外参数，以降低计算存储成本、提高泛化能力并克服灾难性遗忘。资源足够时也可选择全量精调。
实践效果与未来挑战
截至2023年三季度，中兴通讯的研发大模型内部上线两个月即获超3000用户，30日留存率超50%，且仅用4张A800卡，表明AI编程成本可接受。但大模型仍面临计算资源需求大和数据隐私问题，未来需关注分布式计算和隐私保护技术，并探索支持在线增量学习的架构。
Q&A
大模型在研发效率提升方面具体能应用在哪些环节？
大模型可应用于需求管理、内容生成、开发流水线、测试管理和版本管理等环节。例如，在需求管理中自动拆分需求、补全信息；在内容生成阶段提炼重点、绘制原型图；在开发流水线中智能分配资源、故障定位；在测试管理中自动生成测试用例和环境；在版本管理中实现无人化发布。
中兴通讯在大模型赋能研发方面取得了哪些实践成果？
截至2023年三季度，中兴通讯的研发大模型在公司内部上线两个月内，用户超过3000人，30日留存率超过50%，产品成功完成冷启动，且仅使用了4张A800卡，表明AI编程成本可被企业接受。
选择研发大模型的基础模型时需要考虑哪些因素？
需考虑参数量、开源程度和编程能力。参数量方面，10B-50B是适宜窗口，不宜超过100B；开源程度优先选择完全开源模型；编程能力需在HumanEval/Babelcode等评估中得分高，同时最好具备一定中文能力。
大模型精调面临哪些主要挑战？
精调面临显存占用量超过预训练需求、计算量超过预训练需求（单位数据量）等问题，还可能导致模型复杂度过高调参困难、数据量过大过拟合风险增加。因此需在保持预训练模型大部分参数不变的情况下，只微调少量额外参数，以降低计算和存储成本、提高泛化能力。
大模型在测试管理中有哪些具体应用？
大模型可自动生成不同粒度的测试用例代码（函数级、模块级、功能级、API级、性能级），自动创建测试环境并执行测试，生成测试报告，以及自动创建测试计划和实例化测试记录。
大模型在研发中应用面临哪些挑战？未来如何解决？
挑战包括计算资源需求大和数据隐私问题。未来应关注分布式计算和隐私保护技术，如采用模型并行和数据并行降低单机硬件需求，使用关注点机制和微分隐私等隐私算法保护用户数据，并探索支持在线增量学习的大模型架构。
