测试领域中，目前利用大模型来生成测试用例的方法正逐渐被测试工作者们所认识和采纳。大模型在生成测试用例时的优势主要体现在以下几个方面：
- 提高效率：大模型可以快速生成测试用例，减少人工编写的时间，从而提高测试效率。
- 全面性：大模型能够全面覆盖测试点，生成逻辑点划分详尽的测试用例，有助于理解需求及设计，防止漏测。
- 质量提升：通过使用大模型，测试用例的质量得到提升，因为大模型可以基于大量数据训练，生成高质量的测试用例。
然而，大模型在生成测试用例时也存在一些局限性：
- 依赖数据质量：大模型生成的测试用例质量依赖于训练数据的质量，如果数据不准确或不全面，生成的测试用例可能存在问题。
- 理解复杂性：对于复杂的流程图或需求，大模型可能无法完全理解，导致生成的测试用例不够准确或有偏差。
- 人工干预：尽管大模型可以自动生成测试用例，但生成的用例仍需人工审查和调整，以确保其适应性和有效性。
大模型生成测试用例的精确程度有待提升，人工审查费时费力，可以通过深度学习技术解决这一问题。具体步骤如下：
- 数据收集与准备：首先，需要收集历史合理的测试用例来构建训练样本库。这些数据可以是过去的测试用例和对应的测试结果，或者是从代码中提取的功能特征。例如，在TensorFlow和Keras的自动化测试用例生成案例中，通过生成特定函数的输入输出对来训练模型 。
- 模型构建与训练：接着使用深度学习框架（如TensorFlow和Keras）构建并训练一个回归模型。这个模型将学习测试用例的结构和预期结果之间的关系。
- 测试用例生成：利用训练好的深度学习模型来生成新的测试用例。通过输入新的数据，模型可以预测输出，从而得到新的测试用例。这一步骤可以通过编写脚本来自动化，以提高效率 。
- 准确性预测与评估：最后，使用训练好的深度学习模型来预测大模型生成的测试用例的准确性。可以通过评估生成测试用例的正确性和编译率来验证这一点。此外，还可以通过评估生成的单元测试函数的分支覆盖率和通过率来验证其实用性 。
- 结果分析与优化：分析模型的预测结果，如果发现准确率不高，可以通过调整模型结构、增加训练数据量或进行更多的训练迭代来进行优化。这包括使用混淆矩阵和计算性能指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数 。
- 持续集成与实时更新：在软件测试的持续集成过程中，可以利用迁移学习技术进行模型的实时训练与更新。这允许模型根据新的数据进行微调，以适应新的场景或需求，从而保持测试用例生成的准确性和相关性 。
综上步骤，通过深度学习技术，有效提升大模型生成测试用例的智能性、准确性。
