【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，具体的涉及测试自动化，更具体地涉及一种基于大型语言模型的单元测试案例生成方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
1、随着人工智能的发展，基于生成式ai的代码生成逐渐成为一个重要的
，用于根据不完整的数据源、用另一种编程语言编写的程序、自然语言描述或执行日志来预测代码或程序结构，大型语言模型(llm，large language model)的应用逐渐普遍起来，通过对现有大型语言模型进行微调能够实现根据用户输入的自然语言生成需要的代码或文本，大大提高开发测试人员的工作效率。但现有大型语言模型的微调方法主要针对生成代码或文本，而不能微调出根据各编程语言的代码生成相应的单元测试案例。
2、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了一种能够自动生成测试案例的基于大型语言模型的单元测试案例生成方法、装置、设备、存储介
【技术保护点】
1.一种基于大型语言模型的单元测试案例生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述输入文本输入所述大型语言模型之前，还包括根据源代码和所述源代码的单元测试案例进行微调训练得到所述大型语言模型，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据源代码和单元测试案例集生成目标训练样本，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据源代码和单元测试案例集生成初始训练样本，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过特征标签进行单元测试案例分类，以生...
【技术特征摘要】
1.一种基于大型语言模型的单元测试案例生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述输入文本输入所述大型语言模型之前，还包括根据源代码和所述源代码的单元测试案例进行微调训练得到所述大型语言模型，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据源代码和单元测试案例集生成目标训练样本，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据源代码和单元测试案例集生成初始训练样本，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过特征标签...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵文越，陈梦菲，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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