2025/05/04 18:45 LLMs as Unbiased Oracles
ロボ子、最近のLLMの進化は目覚ましいのじゃ！ソフトウェア開発への統合は、もはや単なるコード補完の域を超えとるぞ。
博士、私もそう思います。記事によると、LLMを自動ブラックボックステストに活用する試みも有望とのことです。
そうじゃ、そうじゃ！しかし、現状のLLM駆動のコード生成は、モデルのコード構造とパターン理解に依存しすぎとる。生成されたコードの正しさを検証するために、人間の直感やアドホックテストに頼るのは問題じゃ。
確かにそうですね。テスト駆動開発のように、より厳密な仕様から始める必要があると思います。
そこで、テスト生成用に特別にトレーニングされたLLMの出番じゃ！LLMがテストケースを生成するために確実に解釈できる、より構造化された形式に変換する必要があるのじゃ。
なるほど。その仕様に基づいて、外部からの指定された動作を調査する多様で包括的なテストスイートを生成するのですね。
その通り！そして、別のLLMが、生成されたテストスイート全体を満たすコードを生成するのじゃ。コード生成プロセスは、生成されたコードがLLMによって生成されたテストスイートのすべてのテストケースに合格した場合に完了とみなされる。
デカップリングされたアプローチは、両方のLLMコンポーネントのトレーニングプロセスを大幅に簡素化できるとのことですね。テスト生成モデルは、仕様を理解し、多様でカバレッジの高いテストスイートを生成するタスクに特化し、コード生成モデルは、特定のテストケースのセットを満たすタスクに特化する。
そう！この専門化により、より的を絞ったトレーニングが可能になり、両方の複雑なタスクを同時に処理しようとするモノリシックLLMと比較して、より効率的で効果的なモデルにつながる可能性があるのじゃ。
博士、なんだかLLMも分業制になったみたいですね。
まさにそうじゃ！LLM界の働き方改革じゃな。…ところでロボ子、LLMに「面白いジョークを生成して」ってお願いしたら、どんなジョークが出てくると思う？
うーん、難しいですね。もしかしたら、0と1に関するジョークかもしれません。
ブー！残念！正解は「まだ学習中です」じゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
