Testin Cloud Testingは、ビッグモデル+ソフトウェアテストの業界リーダーの技術革新の道を模索し始めました。

Testin Cloud Testingは、ビッグモデル+ソフトウェアテストの業界リーダーの技術革新の道を模索し始めました。

情報技術が急速に発展する時代において、ソフトウェア業界は活況を呈しており、高品質のソフトウェアに対する需要が高まっています。ソフトウェア テストは、ソフトウェアの品質を保証する重要な部分であり、あらゆる種類のソフトウェア企業にとって不可欠です。

中国研究院が執筆した「2023年から2028年までの中国のソフトウェアテスト産業の詳細な分析と発展の見通し予測レポート」によると、ソフトウェア産業が発達している国では、ソフトウェアテスト産業は規模を形成し、比較的発達しています。ソフトウェアテストは長い間、ソフトウェア開発の重要な部分となっているだけでなく、ソフトウェア開発全体のシステムエンジニアリングにおいてもかなりの割合を占めています。 Microsoft では、ソフトウェア テスターとソフトウェア開発者の比率は通常 1.5:1 ~ 2.5:1 程度です。つまり、開発者 1 人につき、少なくとも 2 人のテスターがソフトウェア製品の品質を確保するために働いています。


ビッグモデル技術に代表されるディープラーニングとソフトウェア産業の深い融合により、ソフトウェアテストもビッグモデルによるアップグレードと変革が必要な産業の一つになりつつあります。ビッグモデルを適用することで、ソフトウェアテストプロセスはより高度な自動化とより正確な結果を実現できます。

現在国内のソフトウェアテストのリーダーであるTestin Cloud Testingは、コード生成を支援するために大規模なモデルの使用を検討し始めたとされており、ソフトウェア開発の効率が20%から30%向上すると予測されています。同時に、Testin Cloud Testingは、国内外のオープンソースビッグモデルの機能をテストおよび評価し、ビッグモデルを使用してテストケース分析、テスト要件分析、テストレポートの解釈などのソフトウェアテストリンクを支援しようとしています。テスト結果から判断すると、20%〜30%の効率向上も達成できます。

2023年の世界人工知能会議では、ビッグモデルを使用してビッグモデルをテストするという技術的なトレンドが現れ始めました。大型モデルの導入により、試験作業のほとんどを機械自動化で行うことができるようになり、作業効率が大幅に向上しました。さらに、大規模なモデルを使用すると、ソフトウェアの機能とパフォーマンスをより深く包括的に理解できるため、起こり得る問題やエラーをより正確に特定できます。

ソフトウェア市場の拡大に伴い、国内の多くの企業がソフトウェアテストの重要性を認識し始めています。ソフトウェアテスト業界は、インテリジェントテストとテストサービスへと移行しています。ソフトウェア業界におけるビッグモデルの応用については、これが間違いなくソフトウェアテスト業界の未来と新たな成長点になると考える業界専門家が増えています。

<<:  レビュー能力はGPT-4よりも強く、13B評価モデルAuto-Jはオープンソース化されている

>>:  「ビッグモデル+」アプリケーションを実装した場合、ビッグモデルの微調整によって、効果、コスト、制御性のバランスをどのように取ることができるでしょうか?

ブログ    
ブログ    

推薦する

AIは黄金時代を迎えているのか、それとも冬を迎えようとしているのか?

人工知能開発の世界的なブームは今も急速に進んでおり、止まる気配はありません。現在、数十カ国が経済成長...

教師あり学習、教師なし学習、強化学習とは何ですか?ついに誰かが明らかにした

01 用語このセクションでは、機械学習の概要とその 3 つの分類 (教師あり学習、教師なし学習、強化...

将来スマートフォンは消滅するのでしょうか? Huaweiがそれに代わるスマートフォンを発売します!

スマートフォンの登場と普及は人々の生活に大きな楽しさと便利さをもたらしました。携帯電話がもっとスマー...

欧州が癌治療における人工知能の新基準を設定

EUCAIM (EUropean Federation for CAncer IMages) プロジ...

すべての開発者が知っておくべき 6 つの生成 AI フレームワークとツール

翻訳者 | ジン・ヤンレビュー | Chonglou生成 AI は、急速に進化するテクノロジー分野に...

ガートナー:AIと自動化は次世代SASEの重要な機能となる

近年、セキュア アクセス サービス エッジ (SASE) テクノロジーは急速に発展し、産業界で広く使...

NetEase Cloud Musicのリアルタイムデータウェアハウスガバナンス最適化の実践

1. 現状と問題点1. 現状と問題点Cloud Music データ ウェアハウス プラットフォームは...

少数ショット学習(1) — 機械学習におけるタスク最適化空間

[[401868]]今日のディープラーニングの成功には大量のデータが必要であり、これは不可欠な前提条...

...

AIとIoT:この2つの強力なテクノロジーが将来のビジネスモデルをどう変えるのか

無人ドローンや機械学習が一般的になる前、ジェームズ・キャメロンは1984年に自身の夢のプロジェクトで...

AIがフィンテックを変える4つの方法

[[432805]]金融業界の企業は、人工知能 (AI) を使用して複数のソースからのデータを分析お...

2つのセッションが始まります!自動運転とスマートカーに関する最新の提案13選

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

スーパー暗号解読:自動運転はこうして実現される

[[336217]]多くの新製品と同様に、自動運転に対する人々の態度は、過度の信頼から過少な信頼まで...

岐路に立つ交通:自動運転の未来はどうなるのか?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」(ID: AI_Discov...