北大李戈团队提出大模型单测生成新方法,显著提升代码测试覆盖率
【10月更文挑战第1天】北京大学李戈教授团队提出了一种名为“统一生成测试”的创新方法,有效提升了大模型如GPT-2和GPT-3在单一测试中的代码生成覆盖率,分别从56%提升至72%和从61%提升至78%。这种方法结合了模糊测试、变异测试和生成对抗网络等多种技术,克服了传统测试方法的局限性,在大模型测试领域实现了重要突破,有助于提高系统的可靠性和安全性。然而,该方法的实现复杂度较高且实际应用效果仍需进一步验证。论文可从此链接下载:【https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACAAewd0AA48Z2kXrJ】