論文の概要: A Case Study on Test Case Construction with Large Language Models:
Unveiling Practical Insights and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12598v2
- Date: Thu, 21 Dec 2023 20:33:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-25 17:48:48.544598
- Title: A Case Study on Test Case Construction with Large Language Models:
Unveiling Practical Insights and Challenges
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたテストケース構築に関する事例研究:実践的考察と課題
- Authors: Roberto Francisco de Lima Junior and Luiz Fernando Paes de Barros
Presta and Lucca Santos Borborema and Vanderson Nogueira da Silva and Marcio
Leal de Melo Dahia and Anderson Carlos Sousa e Santos
- Abstract要約: 本稿では,ソフトウェア工学の文脈におけるテストケース構築における大規模言語モデルの適用について検討する。
定性分析と定量分析の混合により, LLMが試験ケースの包括性, 精度, 効率に与える影響を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7029792239733914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents a detailed case study examining the application of Large
Language Models (LLMs) in the construction of test cases within the context of
software engineering. LLMs, characterized by their advanced natural language
processing capabilities, are increasingly garnering attention as tools to
automate and enhance various aspects of the software development life cycle.
Leveraging a case study methodology, we systematically explore the integration
of LLMs in the test case construction process, aiming to shed light on their
practical efficacy, challenges encountered, and implications for software
quality assurance. The study encompasses the selection of a representative
software application, the formulation of test case construction methodologies
employing LLMs, and the subsequent evaluation of outcomes. Through a blend of
qualitative and quantitative analyses, this study assesses the impact of LLMs
on test case comprehensiveness, accuracy, and efficiency. Additionally, delves
into challenges such as model interpretability and adaptation to diverse
software contexts. The findings from this case study contributes with nuanced
insights into the practical utility of LLMs in the domain of test case
construction, elucidating their potential benefits and limitations. By
addressing real-world scenarios and complexities, this research aims to inform
software practitioners and researchers alike about the tangible implications of
incorporating LLMs into the software testing landscape, fostering a more
comprehensive understanding of their role in optimizing the software
development process.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ソフトウェア工学におけるテストケース構築における大規模言語モデル(llms)の適用に関する詳細なケーススタディについて述べる。
llmは高度な自然言語処理機能を特徴とし、ソフトウェア開発ライフサイクルの様々な側面を自動化するツールとして、ますます注目を集めています。
ケーススタディの方法論を活用して,テストケース構築プロセスにおけるllmの統合を体系的に検討し,その実用性,遭遇した課題,ソフトウェア品質保証への影響を明らかにすることを目的とした。
本研究は, 代表的なソフトウェアアプリケーションの選択, LLMを用いたテストケース構築手法の定式化, その後の結果の評価を含む。
定性分析と定量分析の混合により, LLMがテストケースの包括性, 精度, 効率に与える影響を評価する。
さらに、モデル解釈可能性や多様なソフトウェアコンテキストへの適応といった課題も掘り下げている。
このケーススタディから得られた知見は, テストケース構築分野におけるLLMの実用的有用性に関する微妙な洞察に寄与し, その潜在的なメリットと限界を解明する。
この研究は、現実のシナリオや複雑さに対処することによって、ソフトウェア実践者と研究者に、LLMをソフトウェアテストの現場に組み込むことによる具体的な意味について、ソフトウェア開発プロセスの最適化における彼らの役割に関するより包括的な理解を促進することを目的としています。
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