1. 大型モデルのメリット
初期段階での GPT などの大規模モデルの使用から判断すると、GPT は、単純なロジック、より明確な説明ステップ、経験の要約、および標準モデル テンプレートを含む質問に対してより多くの利点があり、回答はより包括的で詳細です。ただし、GPT ではほとんどの正解に時代遅れの理論や経験が混在している場合があり、手動での確認と修正が必要になります。より複雑なロジックとより多くの意思決定の影を伴う一部の物や項目、および感情や心理的行動を伴うものについては、現在のテスト結果に基づいてさらに開発の余地がまだあります。
大規模モデルの現在の利点を要約すると、次のようになります。
1) 利点:
標準化されたプロセス
説明が明確であればあるほど
これまでの資産蓄積と経験をもとに
毎日の仕事のアシスタント
2) 欠点:
複雑なロジックを伴うビジネス
意思決定要素はより複雑な作業である
受け入れテストなど、感情的または心理的行動を伴う作業
この記事では主に「ソフトウェア開発技術の向上」と「日常業務の効率化」の2つの観点から解説しまとめています。
2. ソフトウェア開発標準プロセスにおける大規模モデルの適用
大規模モデルの試行とテストの結果、および長所と短所の分析によると、ソフトウェア開発標準プロセスの V モデルの次元と組み合わせて、要件、設計、開発コーディング、単体テスト、統合テスト、そしてUATテスト。研究開発プロセスにおける ChatGPT などの大規模モデルの適用度は、「中間段階の実装は容易ですが、両端の実装はより困難です」を反映しています。
研究開発の標準プロセスで実行しやすいこと:
設計段階：クラス図、シーケンス図、ER図など、手書きでは時間と労力がかかる各種設計図を、chatGPTではテンプレート化されたプロセスや標準フォーマットの記述に従って簡単かつ自動生成することができます。
コーディング段階では、chatGPT コードの作成と以前のさまざまなコード生成ツールの支援に基づいて、さまざまなコンポーネント コードと一部のビジネス コードを要件に応じて迅速に生成でき、同時に ChatGPT をコードの検査とレビューに使用できます。
単体テスト: ビジネスコードに基づいてテストコードとテストデータを生成します。
統合テスト:
1) ビジネステストケースの生成
テスト ケースの生成: 特定の要件については、テストの概要が明確に記述されていれば、自動化されたテスト ケースを簡単に生成および変換できます。
テストデータスクリプトの自動生成。
2) テスト経験に基づく機能の再利用
テスト ケースの推奨事項。銀行預金、ローンなどの比較的安定した商品については、以前のテスト経験と学習計算に基づいて、テスト ケースの推奨事項がテスト実行中に自動的に生成され、手動の微調整によって確認されます。
テスト ケースの実行タイミングと実行戦略の推奨事項:
テストデータ生成スクリプトの自動生成
3) 一般的な製品サポート
コンポーネントテストケースの生成
テストデータは自動生成されます
自動テストスクリプトの自動生成
要件フェーズ: 要件は、ビジネス アーキテクトまたは製品専門家を通じて製品を構築および計画する方法と、ユーザーのニーズに基づいて製品を変換する方法の 2 つの方法に分けることができます。前者については、一般的な製品構造が複雑であり、これらすべてを一度に明確に考えるのは困難ですが、後者については、ユーザーのパーソナライゼーションや好みが異なるため、真に決定されるまでに多数のテスト検証を通過する必要があります。大規模モデルまたは GPT ですが、GPT 補助ツールを使用して最適化および調整できます。
UAT テスト段階: 製品がユーザーのニーズを満たしているかどうかを検証するには、ユーザーの知覚を通じて行われますが、これは非合理的な行動であり、感情的なツールに置き換えることは困難です。
3. 大型モデルの日常業務への応用
GPT はソフトウェア開発プロセスで大きな役割を果たすだけでなく、日常業務にも大いに役立ち、作業のアシスタントとしても機能します。
アイデアを出すためのヒント: 新しいトピックや未知の分野については、ChatGPT を通じていくつかのキーワードのヒントが提供され、包括的で深い思考に役立ちます。
日常業務アシスタント: 日常業務の効率向上に役立つ簡単な SQL ステートメントや簡単なコードなどの作成を手伝ってください。
情報資料の概要やテンプレート：報告資料や業務概要などの概要作成、日報や週報などの日常業務など。
4. 大手企業の大規模モデルの応用に関する実践的な考え方
現在、ほとんどのインターネット企業は、公開共有や競合他社の調査を通じて、この記事で説明した「ソフトウェア開発プロセス」の結果に従っています。大規模なモデルは中間でより大きな役割を果たし、両端ではより小さな役割を果たします。 、中盤で力を発揮。しかし、銀行に代表される大規模国有企業は両端で努力しているが、中間では努力していない。2 つの異なる実践には正解も間違いもありませんが、大規模なモデルに思考を適用する 2 つの方法を表しています。
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