大模型的出現(xiàn)引發(fā)了一場軟件工程革命，它根本性地改變了軟件開發(fā)的流程和方式。當(dāng)下，越來越多的企業(yè)開始在實際的研發(fā)工作中，結(jié)合大模型增強軟件開發(fā)在設(shè)計、需求、測試、發(fā)布和運維等各個環(huán)節(jié)中的能力，提高質(zhì)量和效率。

在接受 InfoQ 采訪時，字節(jié)跳動算法專家張樹波表示，大語言模型是一項人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的突破，必然會帶來多個行業(yè)的變革。2023 年初，字節(jié)跳動智能服務(wù)團(tuán)隊開始啟動大模型 X 智能單測項目。目前，大模型生成單元測試已經(jīng)在實際業(yè)務(wù)中落地。

單元測試是保障項目可靠性的重要手段。傳統(tǒng)的智能單測生成依賴靜態(tài)分析、動態(tài)分析等工具，對不同的語言需要重新適配。隨著模型參數(shù)規(guī)模的提升，模型的代碼理解、代碼生成能力也大幅提升，使用模型端到端的生成單元測試，可以低成本地將單元測試覆蓋到多種編程語言。然而大模型在單測生成任務(wù)上仍存在模型幻覺（隨機生成不存在變量名、方法名）和測試分支覆蓋不全的問題。

為解決以上問題，字節(jié)跳動智能服務(wù)團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)通過任務(wù)微調(diào)、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)可以提升語言模型的單元測試生成語法正確率和分支覆蓋率。經(jīng)過測試，他們的基于 Bloom 70 億參數(shù)模型的生成效果不弱于通用版 ChatGPT 的水平，并且在低端顯卡上的推理時延只有 ChatGPT 的 25%。且目前大模型單元測試生成分支覆蓋率在實際項目中達(dá)到 56%，同時在抖音的 Android、iOS 雙端落地，問題有效性達(dá)到 80%，修復(fù)率 65%。

在今年 9 月 3-5 日舉辦的 QCon 全球軟件開發(fā)大會·北京站中，張樹波將把以上經(jīng)驗分享給大家。張樹波碩士畢業(yè)于清華大學(xué)，先后就職于 vivo、字節(jié)跳動，從事 NLP 算法多年，在智能單測、智能客服、語音助手等業(yè)務(wù)場景有豐富的落地經(jīng)驗。

在大會開始前，InfoQ 對張樹波進(jìn)行了專訪，探索字節(jié)跳動是如何在單元測試中落地大模型的，以及大模型對軟件研發(fā)工作流的改變。以下為對話實錄，經(jīng)編輯。

InfoQ：您在今年 9?舉辦的 QCon 全球軟件開發(fā)?會·北京站上的演講主題是《?模型助?智能單測?成》，為什么會選擇這?主題？

張樹波：2022 年底 OpenAI 發(fā)布 ChatGPT，其效果令人大為震撼，曾經(jīng)讓 NLPer 困擾的自然語言處理問題，例如歧義、長程依賴、知識缺失、推理能力不足等，都得到了很大程度的緩解和解決。大語言模型是一項人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的突破，必然會帶來多個行業(yè)的變革。2023 年初，我們字節(jié)跳動智能服務(wù)團(tuán)隊啟動了大模型 X 智能單測項目，探索至今，大模型生成單元測試已經(jīng)在實際業(yè)務(wù)中落地。這其中我們總結(jié)出了一些經(jīng)驗，希望能夠幫助聽眾。

InfoQ：對于這波?模型結(jié)合軟件開發(fā)應(yīng)?熱潮，您觀察到哪些有趣的趨勢？

張樹波：大模型會讓開發(fā)更輕松。大模型代碼生成會降低開發(fā)者編寫重復(fù)性代碼，但是不意味者開發(fā)門檻降低，開發(fā)者需要具備辨識模型生成是否正確，以及對最終上線負(fù)責(zé)。當(dāng)前大模型生成的代碼還不能保證絕對正確，甚至有些隱蔽的錯誤，不容易被新手開發(fā)者發(fā)現(xiàn)。從這個角度來看，大模型對有經(jīng)驗的開發(fā)者助益更大。

大模型如何改變傳統(tǒng)單測生成？ InfoQ：在?模型出現(xiàn)以前，傳統(tǒng)的智能單測?成?法是什么樣的？存在哪些痛點？

張樹波：傳統(tǒng)的單測生成應(yīng)用最廣、最成功的是基于搜索的單測生成，也就是很多場景都會提到的（search based software testing - SBST），其中集成了非常多的程序分析技術(shù)，包括各種各樣的靜態(tài)分析、動態(tài)分析以及遺傳算法甚至 constrain solving。但因為語言的特性不同，同樣的分析技術(shù)對不同的語言是需要重新實現(xiàn)的。雖然測試生成的原理在不同語言是通用的，但是強依賴于軟件分析技術(shù)，那么每新增一種新的語言支持，就需要適配一整套分析技術(shù)，成本較大。另外，精確的分析可能會依賴于編譯產(chǎn)物，例如動態(tài)分析，因此要求目標(biāo)項目進(jìn)行編譯后才能進(jìn)行測試生成，提高了生成所需的前置準(zhǔn)備要求。

而基于模型的生成可以直接分析源碼，無需編譯，降低生成的要求，大大擴大適應(yīng)場景。近幾年來應(yīng)用 repository mining 提升 test generation 甚至 program repair 效果的工作也在逐漸的增加，說明 NLP 中的一些假設(shè)在軟工領(lǐng)域也是成立的，比如現(xiàn)有 repository 中包含了 test generation 甚至 program repair 中需要的知識，大家也做了相應(yīng)的嘗試，學(xué)習(xí)歷史知識并應(yīng)用到新的任務(wù)中在軟工領(lǐng)域也是大家認(rèn)可的思路。

InfoQ：應(yīng)??模型后，智能單測?成?法發(fā)?了哪些變化？實際效果如何？能完全替代傳統(tǒng)的智能單測?成?法嗎？

張樹波：這里先補充一個業(yè)務(wù)應(yīng)用背景，智能單測一般在開發(fā)者代碼編寫過程中 (IDE) 和在代碼提交后 (CI) 發(fā)揮作用，前者要求可讀性、正確性，后者要求正確性、覆蓋率指標(biāo)。應(yīng)用大模型后，智能單測由傳統(tǒng)模版生成 + 遺傳算法的方式向端到端的模型生成方式演化。傳統(tǒng)單測在正確性和覆蓋率指標(biāo)上仍然比大模型生成的要高，在 CI 過程中，仍占主導(dǎo)位置，大模型在其中作為補充。而在 IDE 中，大模型生成單測的可讀性更好，便于開發(fā)者修改，因此在 IDE 中單測更傾向使用大模型生成的結(jié)果。

我們智能服務(wù)團(tuán)隊的主要基于 Bloom、starcoder 等開源模型做了測試以及微調(diào)，經(jīng)過測試，其中基于 Bloom 的 70 億參數(shù)模型的生成效果不弱于通用版 ChatGPT 的水平，并且在低端顯卡（A30）上的推理時延只有 ChatGPT 的 25%。目前，我們的大型模型單元測試生成分支覆蓋率在實際項目中達(dá)到 56%，同時在抖音的 Android、iOS 雙端落地， 問題有效性達(dá)到 80%，修復(fù)率 65%。同時我們也正在試用火山方舟上大模型的單測生成能力，效果正在評估中。

整體來看，大模型仍有一定局限，發(fā)展有個過程，各有千秋，取長補短，可以融合應(yīng)用 1+1>2，不同場景可以有不同的應(yīng)用方式。

InfoQ：?模型在智能單測?成中的應(yīng)?原理是什么？

張樹波：大模型單測生成屬于代碼生成、文本生成的范疇，旨在通過大模型完成端到端的單測代碼生成。大模型單測生成輸入是待測方法、以及上下文，輸出為單元測試函數(shù)。隨著模型規(guī)模的提升，模型的代碼理解、單測生成能力也大幅提升。

目前智能服務(wù)團(tuán)隊內(nèi)使用的大模型基座主要是開源模型，例如 Bloom、Starcoder，基于以上大模型，我們對裸模型以及使用單測訓(xùn)練數(shù)據(jù)微調(diào)之后模型，分別做了評估，當(dāng)前選擇了基于 Bloom7B 的微調(diào)模型落地。同時我們團(tuán)隊在 Java、Swift、Go 等多種編程語言的大模型落地計劃，廣泛收集了公開數(shù)據(jù)集、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集用于微調(diào)。

如何提升?模型單測?成準(zhǔn)確性？ InfoQ：您提到?模型在單測?成任務(wù)上仍存在模型幻覺和測試分?覆蓋不全的問題，對于這兩個問題，字節(jié)有哪些解決思路？如何提升?模型單測?成準(zhǔn)確性？

張樹波：當(dāng)前我們使用單測生成任務(wù)數(shù)據(jù)在大模型做了微調(diào)，讓大模型專注單測生成。實驗表明，通過構(gòu)建高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以顯著提升大模型單測分支覆蓋率指標(biāo)。基于微調(diào)后的大模型，通過引入以編譯器、靜態(tài)分析結(jié)果作為獎勵的強化學(xué)習(xí)，可以進(jìn)一步緩解模型幻覺的問題。微調(diào)和強化學(xué)習(xí)的基本假設(shè)是模型在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到了代碼相關(guān)知識，通過微調(diào)或強化學(xué)習(xí)，可以激發(fā)模型的潛力，或讓模型跟隨特定偏好，輸出更好結(jié)果。如果預(yù)訓(xùn)練階段沒有過多的對應(yīng)任務(wù)領(lǐng)域的語料，通過繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練的方式可以讓模型適配這一領(lǐng)域，然后進(jìn)行后面的微調(diào)和強化學(xué)習(xí)，可以取得更好的結(jié)果。

除了以上方式，另外一種簡單粗暴的方式是提升模型規(guī)模，規(guī)模越大，能力上限越高。

InfoQ：除此之外，?模型在單測?成中還有那些局限性？是否會遇到數(shù)據(jù)質(zhì)量問題？是否需要考慮隱私和安全問題？有哪些措施可以確保數(shù)據(jù)安全？

張樹波：大模型在單測生成瓶頸在能給大模型提供多少背景信息，如果是一個簡單的函數(shù)，沒有涉及任何其他自定義的類，大模型未來可以完美解決，但是涉及其他的類的，甚至是多層的，外層信息稀疏性，會提高輸入的上下文輸入長度，在實際落地中會在輸入長度和生成效果之間做一個取舍。微調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量非常重要，決定模型是否可用的關(guān)鍵因素。關(guān)于數(shù)據(jù)安全問題，火山方舟提出了全方位的大模型安全架構(gòu)，為模型訓(xùn)練方和使用者提供安全可信環(huán)境。

InfoQ：在?模型助?智能單測?成的過程中，字節(jié)團(tuán)隊內(nèi)還積累了哪些經(jīng)驗和教訓(xùn)？對于希望在項?中應(yīng)??模型進(jìn)?智能單測?成的團(tuán)隊，您會給他們提供哪些建議？

張樹波: 不僅是在大模型助力智能單測生成這個方向，所有大模型 X 某某類似的應(yīng)用落地都是一項系統(tǒng)工程。在大模型落地過程中，其他兄弟團(tuán)隊給予了大量的經(jīng)驗和技術(shù)支持。

InfoQ：您認(rèn)為在?模型助?智能單測?成??，還有哪些需要進(jìn)?步研究和探索的領(lǐng)域 / 挑戰(zhàn)？?模型在智能單測?成領(lǐng)域的未來發(fā)展趨勢是什么樣的？

張樹波：目前，我們對于 LLM 的應(yīng)用仍比較初級，所以首先是最基礎(chǔ)的研究，如何正確激發(fā)大模型在單測任務(wù)上的潛力，讓大模型發(fā)揮全部的效果。目前我們探索的手段包括但不限于任務(wù)微調(diào)、prompt engineering、RL，然后是下一個階段，如何讓模型不斷地增強在特定場景中的效果。另外，大模型的能力和發(fā)展讓原本一些無法通過自動化解決的問題有了新的可能性，比如經(jīng)典的 oracle problem，不僅僅是困擾單測生成，GUI 的測試、program repair 的落地都受限于這個經(jīng)典問題。如果大模型能夠解決 oracle problem，剛才提到的多種軟工技術(shù)，會迎來又一個落地的春天，而我們對于這個趨勢充滿信心。

“大模型將對研發(fā)模式產(chǎn)生顛覆性改變” InfoQ：?模型在軟件研發(fā)?作流中最?的價值是什么？?模型對軟件研發(fā)?作流的改變，將會如何影響軟件開發(fā)?業(yè)的未來發(fā)展趨勢？

張樹波：毫無疑問，大模型將對研發(fā)的模式產(chǎn)生顛覆性的改變，但這個改變并不會在一夜之間就發(fā)生，會是一個持續(xù)漸進(jìn)的過程，三年五年甚至十年。隨著大模型的不斷發(fā)展和進(jìn)化，對于研發(fā)工作流的影響程度會逐漸加深加強。副駕駛 Copilot 是一種比較可能的切入和演進(jìn)方式，一開始會在一些比較合適的小場景，Copilot 以半自動化的方式對特定任務(wù)進(jìn)行賦能和提效（比如單測的生成），然后隨著模型對代碼的理解能力和推理能力增強，推理結(jié)果置信度提升，模型在任務(wù)中的重要程度逐步增加，在一些任務(wù)上達(dá)到和人類同等重要的參與程度。

同時，能力可以泛化推廣到其他相似或者相關(guān)的任務(wù)，比如 defect detection、fault localization、program repair 等等，成為開發(fā)者的“強化外骨骼”或者最佳搭檔。甚至有可能在不遠(yuǎn)的將來，實現(xiàn)通過 prompt 研發(fā)和調(diào)試軟件，就像《西部世界》中的場景一樣。

InfoQ：?前市?上存在很多結(jié)合?模型的研發(fā)效能?具，但在?些企業(yè)的端到端落地過程中并不理想，也沒有實現(xiàn)提效的突破，這背后可能存在哪些問題？不同規(guī)模的企業(yè)如何通過?模型實現(xiàn)最優(yōu)的研發(fā)效率和質(zhì)量？

張樹波：大模型適合做推理任務(wù)，這是之前單體小模型不具備的能力。在這個基礎(chǔ)上，可以反觀大模型是否在做這類事情。另外當(dāng)前市面上的開源大模型或者大模型 API 都是通用大模型接口，如果直接在某個領(lǐng)域應(yīng)用可能存在領(lǐng)域的 gap。大模型本身也存在問題，例如大模型生成內(nèi)容是有偏的，而且存在模型幻覺、推理錯誤等問題。同時研發(fā)效能工具的需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)落地，我們智能服務(wù)團(tuán)隊，在抖音、直播、剪映做了很多開創(chuàng)性的研發(fā)效能實踐，歡迎大家與我們合作。

大模型應(yīng)用可以分為幾個層次，API 調(diào)用、模型微調(diào)、模型繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練、模型預(yù)訓(xùn)練，成本依次呈幾何級數(shù)遞增，不同規(guī)模企業(yè)可以簡單衡量下投入產(chǎn)出比，來確定在哪個層面應(yīng)用大模型。

InfoQ：?模型會對程序員帶來哪些沖擊？程序員和?模型如何更好地共?，實現(xiàn) 1+1＞2 的效果？

張樹波：我不認(rèn)為大模型會減少對程序員的需求量，因為現(xiàn)在大模型還不能替代程序員，也不能為最終結(jié)果負(fù)責(zé)。在我們智能服務(wù)團(tuán)隊的實際業(yè)務(wù)中，我們把程序員當(dāng)成客戶，模型生成的單測為程序員服務(wù)，自動化單測檢測出來的問題需程序員解決，大模型和程序本身是共生的關(guān)系。

大模型生成代碼能力增強的同時，需要程序員提升自己的專業(yè)能力，能快速判斷大模型生成的代碼是否正確以及生成質(zhì)量的高低。程序員能力越強，使用大模型生成代碼的質(zhì)量也會越高，因為通過使用不同的 prompt，可以生成不同質(zhì)量的代碼。程序員應(yīng)該擁抱大模型，它可以提高代碼編寫效率，對于一些常識性的問題，它也能做到有問必答，省去網(wǎng)上搜索的時間。

嘉賓簡介

張樹波，字節(jié)跳動算法專家，清華大學(xué)碩士畢業(yè)，先后就職于 vivo、字節(jié)跳動。從事 NLP 算法多年，在智能單測、智能客服、語音助手等業(yè)務(wù)場景有豐富的落地經(jīng)驗。將在 QCon 北京 2023 分享題為《大模型助力智能單測生成》的演講。