基于通用LLM的一次测试用例自动生成的实验
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1 LLM和基于LLM的应用
最近这段实际LLM已经变成了一个炙手可热的词汇,现在任何技术不了到LLM都感觉好像没有彻底聊完一样。那么LLM到底是什么呢?其实LLM(大语言模型)是一种语言模型,由具有许多参数的人工神经网络组成,使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练。大型语言模型在2018年左右出现,并在各种任务中表现出色。这里面的大其实也是相对的,那么多少参数算大、多少参数又算小确实没有一个通用的定义,通常指的是参数数量在数十亿或更多数量级的模型就算大模型。
训练一个模型一般都是通过如上三个步骤完成的,先去确定一个候选算法的集合,然后确定一种评价方法,在这种评价方法上找到优的算法,最终达到预期目标的过程就是模型训练的过程。
训练一个模型一般需要很长时间,那么构建一个基于 LLM 的应用就需要更长时间。随着 Prompt 的发展现在基于 prompt 构建一个应用系统已经变的时间越来越多,有很多在几小时只能就能完成开发。
2 LLM生成测试
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