Este artículo presenta una revisión exhaustiva de la literatura para la aplicación de modelos de lenguaje grande (LLM) en múltiples aspectos de la verificación funcional. A pesar de los avances prometedores que ofrece esta nueva tecnología, es esencial ser consciente de las limitaciones inherentes de los LLM, especialmente las alucinaciones que pueden conducir a predicciones incorrectas. Para garantizar la calidad de los resultados del LLM, se recomiendan cuatro paradigmas de protección. Finalmente, el artículo resume la tendencia observada en el desarrollo de LLM y expresa optimismo sobre sus aplicaciones más amplias en la verificación.
Paradigmas de LLM para verificación funcional.
Podría decirse que los modelos de lenguaje son los tipos más esenciales de modelos de aprendizaje automático (ML) utilizados para la verificación funcional. Este proceso implica el manejo de numerosas formas de datos textuales, incluidas especificaciones, código fuente, planes de prueba, bancos de pruebas, registros e informes. La mayor parte del contenido textual comprende lenguajes naturales, lenguajes naturales controlados o lenguajes de programación. Por lo tanto, el uso eficaz de modelos de lenguaje es fundamental para la aplicación de IA/ML en la verificación funcional.
A pesar de estos prometedores avances que ofrece esta nueva tecnología, es fundamental ser consciente de las limitaciones inherentes de los modelos de lenguaje grande (LLM) que conducen a predicciones incorrectas. En particular, advertimos contra el uso de resultados brutos de LLM directamente en la verificación.
Para contrarrestar las limitaciones y cumplir su promesa, los autores recomiendan cuatro paradigmas de protección para garantizar la calidad de los resultados del LLM:
- Puerta/barandilla de calidad
- Bucle de retroalimentación de autocomprobación
- Agente externo
- cadena de pensamiento
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- Fuente: https://semiengineering.com/paradigms-of-large-language-model-applications-in-functional-verification/
