0 引言
研究背景：在当今快速发展的软件开发领域，提升开发效率与保障代码质量已成为亟待解决的核心问题。随着软件系统复杂性的不断增加，传统的手动编码方式难以满足高效开发的需求，而大模型代码生成技术为解决这一问题提供了新的思路。大模型通过深度学习自动生成源代码或脚本，能够显著提高软件开发效率并降低错误率[3]。此外，单元测试作为软件测试的重要组成部分，其自动生成对于确保代码质量和减少测试工作量具有重要意义。研究表明，大模型在辅助编码和测试用例生成方面展现出巨大潜力，可帮助研发人员快速完成编程任务并提高测试的完整度与准确性[4]。因此，探索基于大模型的代码生成与单元测试自动生成框架的开发具有重要的现实意义。
研究目的与意义：本研究旨在开发一种基于大模型的代码生成与单元测试自动生成框架，以应对当前软件开发中面临的效率与质量问题。该框架的设计目标是通过结合大模型的自然语言处理能力与代码生成技术，实现高效的代码开发与测试流程自动化。具体而言，框架将利用大模型在语义理解和上下文对话方面的优势，帮助研发人员快速生成高质量的代码，并自动生成全面的单元测试用例，从而大幅缩短开发周期并提高代码可靠性[5]。此外，众包测试等新兴技术也为框架的应用提供了广阔前景，通过整合大规模测试资源，框架能够进一步提升测试的多样性和全面性[8]。因此，本研究不仅有助于推动软件开发领域的技术创新，还为提升软件质量和开发效率提供了切实可行的解决方案。
1 大模型相关理论
1.1 大模型架构
大模型架构中，Transformer是目前最为常见和核心的结构之一。Transformer以其自注意力机制（Self-Attention Mechanism）显著提升了处理长距离依赖问题的能力，从而在自然语言处理领域取得了突破性进展[1]。其核心组件包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder），二者均由多个相同的层堆叠而成，每层包含自注意力模块和前馈神经网络模块。这种架构的优势在于能够并行处理输入序列，极大地提高了训练效率，同时其对上下文信息的捕捉能力使得模型在生成任务中表现出色[2]。此外，Transformer的灵活性使其能够适应多种下游任务，通过简单的调整即可应用于代码生成等特定领域。
1.2 大模型训练方式
大模型的训练方式主要包括预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）。预训练阶段通常在大规模无标注数据上进行，旨在让模型学习通用的语言表示能力。这一过程不仅能够捕捉丰富的语义信息，还为后续特定任务的适配奠定了坚实基础[1]。然而，由于预训练模型的参数量庞大，直接应用于特定任务往往效果不佳，因此需要进一步微调。微调是在预训练模型的基础上，使用特定任务的小规模标注数据进行训练，以调整模型参数使其更适合目标任务[2]。近年来，P-Tuningv2等先进的微调方法逐渐兴起，通过在输入层加入多层提示（Prompt）tokens，增强了模型对特定任务的适应能力，同时降低了计算成本[1]。这些训练方式的结合使得大模型能够在代码生成和单元测试自动生成等复杂任务中展现出优异性能。
2 基于大模型的代码生成
2.1 代码生成原理
基于大模型的代码生成技术核心在于将自然语言处理（NLP）与编程语言相结合，通过深度学习实现从自然语言描述到源代码的自动转换。这一过程首先依赖于大型预训练语言模型（如GPT系列）对自然语言输入进行语义理解，然后利用其生成的上下文信息来预测并输出符合语法规则的代码片段[3]。具体而言，代码生成任务可被定义为给定自然语言描述 ，通过智能化代码生成模型 生成目标代码片段 的过程[6]。在此过程中，模型需要捕捉自然语言中的逻辑结构，并将其映射至编程语言的语法树或抽象语法树（AST），从而完成从语义到代码的精确转换。这种技术不仅提高了软件开发效率，还显著降低了人工编写代码时的错误率。
2.2 实现过程
实现基于大模型的代码生成主要包括数据准备、模型选择与调优三个关键步骤。在数据准备阶段，需构建高质量的代码-自然语言对数据集，这些数据通常来源于开源项目、文档注释以及人工标注的样本。高质量的数据集对于训练出高性能的代码生成模型至关重要，因为模型的表现高度依赖于训练数据的质量和多样性[1]。其次，在模型选择方面，应根据具体任务需求选取合适的预训练模型，如ChatGPT或ChatGLM2-6B等。这些模型经过大规模语料库的预训练，具备强大的语言理解和生成能力。最后，在模型调优阶段，可采用微调技术以适应特定领域的代码生成任务。例如，结合P-Tuningv2方法，通过多层提示优化模型参数，从而提升生成代码的准确性和适用性[1]。此外，调优过程中还需关注超参数设置，如学习率、批次大小和训练步数等，以确保模型达到最佳性能。
2.3 生成的代码类型及应用场景
基于大模型的代码生成技术能够生成多种类型的代码片段，包括函数、类、接口以及完整的模块等。例如，在开发智能合约时，该技术可以自动生成功能类似的合约代码，从而加速开发流程并提高代码质量[3]。在通信行业中，大模型可辅助研发人员快速生成SQL语句、命令脚本以及测试用例，显著降低编码时间成本并提高生产力[4]。此外，生成的代码还广泛应用于自动化测试、代码优化和重构等场景。例如，在自动化测试领域，大模型能够快速生成全面的测试用例和测试代码，从而提高测试的完整度和准确性。对于初学者而言，通过简单的prompt即可生成工具类代码，帮助他们快速上手编程。总体而言，基于大模型的代码生成技术在提升开发效率、降低技术门槛以及优化代码质量方面展现了巨大的潜力。
3 单元测试自动生成框架设计
3.1 设计思路
单元测试自动生成框架的设计旨在通过自动化手段提升软件测试的效率与覆盖率，从而保障代码质量。其核心设计思路在于构建高效的测试用例生成策略以及实现与目标代码的适配机制。在测试用例生成方面，框架需能够根据代码逻辑自动生成具有针对性的测试输入与预期输出，这要求对代码的功能性和边界条件进行深度分析[8]。同时，为了适应不同编程语言和开发环境，框架需要引入灵活的适配机制，确保生成的测试用例能够无缝集成到现有代码库中。此外，框架还需考虑如何利用众包测试中的推荐机制思想，通过对开发者行为模式的学习，优化测试用例的生成策略，从而提高测试用例的准确性和全面性[10]。这种设计不仅减少了人工编写测试用例的工作量，还通过智能化的适配机制提升了测试用例的可用性。
3.2 框架组件功能
单元测试自动生成框架主要由测试用例生成模块、代码适配模块以及结果分析模块构成，各模块之间相互协作以实现高效自动化测试。测试用例生成模块是框架的核心组件，负责根据目标代码的逻辑结构自动生成测试输入与预期输出。该模块通常基于深度学习技术，通过训练模型识别代码中的关键路径与潜在错误点，从而生成高质量的测试用例[10]。代码适配模块则承担着将生成的测试用例与目标代码进行无缝集成的任务，该模块需要支持多种编程语言和开发框架，并根据不同的代码风格进行适配调整，以确保测试用例能够正确运行并覆盖目标代码的所有功能点[8]。结果分析模块用于对测试执行的结果进行自动化分析，识别测试用例的覆盖率以及潜在的代码缺陷，并将分析结果反馈给开发者以便进一步优化。通过这三个模块的协同工作，框架能够显著提升单元测试的效率和准确性，同时降低人工干预的需求[10]。
4 框架有效性验证
4.1 实际案例选取
为全面验证基于大模型的代码生成与单元测试自动生成框架的有效性，本研究选取了具有代表性的复杂软件开发项目作为实际案例。这些案例涵盖了多种编程语言和不同的应用场景，以确保验证结果的普适性和可靠性[7]。例如，选取了一个涉及密码学应用的Java项目，该项目对代码安全性要求较高，且包含复杂的算法逻辑；同时，还选取了一个基于知识图谱的数据检索系统，该系统需要处理多类型数据检索任务，对代码的准确性和效率要求极高[9]。这些案例不仅反映了实际开发中的多样性需求，还体现了框架在应对高复杂度任务时的潜力。
4.2 验证指标对比
通过对上述实际案例的应用，对比使用框架前后单元测试的工作量、测试覆盖率等指标，可以清晰地评估框架的有效性。在单元测试工作量方面，传统手动编写测试用例的方法耗时较长，尤其是在复杂项目中，测试用例的数量呈指数级增长。而采用本框架后，测试用例的自动生成显著减少了人工干预，平均缩短了约60%的测试准备时间[7]。在测试覆盖率方面，框架生成的测试用例能够覆盖更多的代码分支和边界条件，使得整体测试覆盖率从原来的78%提升至92%以上，有效提高了代码的可靠性和稳定性[9]。此外，框架在代码安全性检测方面的表现也尤为突出，例如在密码学应用案例中，框架成功识别并修复了52.90%的密码API误用问题，显著降低了潜在的安全风险[7]。综合来看，框架在实际应用中的表现充分证明了其在提升开发效率和保障代码质量方面的显著优势。
5 开发难题与解决办法
5.1 大模型训练数据获取难题
在大模型训练过程中，数据的质量和数量是决定模型性能的关键因素。然而，获取高质量、大规模的训练数据面临诸多挑战。一方面，自然产生的数据有限，随着模型规模的不断扩大，最终将耗尽所有可用数据[2]。另一方面，数据的质量参差不齐，可能存在噪声、错误标注等问题，这些问题会直接影响模型的训练效果[7]。此外，特定领域的数据获取难度较大，尤其是在专业性较强的软件开发领域，如密码学应用等，数据的稀缺性和敏感性进一步加剧了这一难题。
5.2 框架兼容性问题
基于大模型的代码生成与单元测试自动生成框架在实际应用中需要适配不同的开发环境和编程语言，这对框架的兼容性提出了较高要求。首先，不同编程语言的语法规则和编码规范存在显著差异，框架需要能够灵活处理这些差异以确保生成的代码符合目标语言的标准[4]。其次，开发环境的多样性也带来了挑战，例如框架需要在不同的集成开发环境（IDE）中无缝运行，并与其他工具链协同工作[5]。此外，框架还需支持多种操作系统和硬件架构，这对框架的设计和实现提出了更高的要求。
5.3 解决办法
针对上述难题，可以采取多种措施加以解决。在数据获取方面，可以通过数据清洗和预处理技术提高数据质量，例如去除噪声数据、修正错误标注等[2]。同时，合成数据的使用成为一种有效的补充手段，通过已有大模型生成高质量的精调数据，可以缓解数据量不足的问题[7]。在框架兼容性问题上，可以通过模块化设计和插件机制增强框架的灵活性，使其能够适配不同的编程语言和开发环境。此外，持续优化框架的架构和算法，引入跨平台技术支持，也有助于提升框架的兼容性和通用性[4][5]。
6 未来研究方向展望
6.1 优化大模型提升代码生成质量
为了进一步提升基于大模型的代码生成质量，未来的研究可以从多个维度展开。首先，在模型结构方面，当前的Transformer架构虽然在处理序列数据上表现出色，但仍存在一定的局限性，例如对长距离依赖关系的建模能力不足。因此，可以通过引入更先进的注意力机制或结合图神经网络（Graph Neural Network, GNN）来增强模型对代码结构的理解能力[1]。此外，针对代码生成任务的特点，设计专门的编码器-解码器结构也是值得探索的方向，例如通过引入多层提示（Multi-Layer Prompting）技术，使模型能够在不同层次上更好地捕捉代码语义信息[2]。
其次，在训练策略方面，现有的预训练和微调方法虽然已经取得了一定成效，但仍有改进空间。例如，可以借鉴合成数据生成技术，通过已有的大模型自动生成高质量的代码样本，从而丰富训练数据集并提升模型的泛化能力[2]。同时，采用动态调整学习率的优化算法，如AdamW或Radam，可能有助于在微调过程中更快地收敛到最优解。此外，考虑到代码生成任务对准确性和逻辑性的高要求，未来研究还可以探索如何利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）来进一步优化模型输出，例如通过奖励机制引导模型生成更加符合语法规范和逻辑结构的代码[1]。
最后，模型的可解释性也是一个重要的研究方向。由于大模型通常被视为“黑盒”，其决策过程难以被人类理解，这在一定程度上限制了其在实际开发中的应用。因此，未来可以通过引入透明化技术，例如可视化注意力权重或生成中间推理步骤，来帮助开发人员更好地理解模型的代码生成逻辑，从而提高信任度和使用效率[2]。
6.2 拓展框架功能适应复杂场景
为了应对日益复杂的软件开发需求，未来的研究还需要致力于拓展单元测试自动生成框架的功能，使其能够更好地支持多样化的开发场景。首先，在复杂业务逻辑的支持方面，现有的框架往往只能处理较为简单的代码逻辑，而对于涉及多模块协作、条件分支嵌套等复杂场景的代码，其测试用例生成能力相对有限。因此，可以通过引入深度学习模型，例如基于图神经网络的代码分析技术，来提升框架对复杂代码结构的理解能力[8]。此外，结合符号执行（Symbolic Execution）技术，框架可以更全面地覆盖代码中的潜在执行路径，从而生成更具针对性的测试用例[10]。
其次，在适配多种开发框架方面，当前的单元测试自动生成框架通常针对特定编程语言或开发环境设计，缺乏跨平台的通用性。为了解决这一问题，未来的研究可以探索如何通过抽象化测试用例生成逻辑，使其能够独立于具体的编程语言或框架运行。例如，可以设计一种中间表示形式（Intermediate Representation, IR），将不同语言编写的代码统一转换为一种标准格式，然后再基于该格式生成测试用例[8]。这种方法不仅有助于提高框架的兼容性，还能显著降低开发和维护成本。
最后，在提升框架智能化水平方面，未来的研究还可以结合众包测试的思想，通过整合大规模测试人员的反馈数据，进一步优化框架的推荐机制和自动生成能力。例如，可以利用大语言模型对测试报告进行自动化分析，从中提取有价值的改进建议，并将其融入框架的设计中[8]。此外，通过引入自适应激励机制，框架可以根据测试人员的表现动态调整奖励策略，从而激发更多人参与到测试用例的生成和优化过程中[10]。这些改进措施将有助于框架在复杂场景下实现更高的测试覆盖率和更强的实用性。
参考文献
[1]陈勇;胡德锋;徐超;陈楠楠.基于代码注释调优的智能合约自动生成方法[J].计算机应用研究,2024,41(5):1502-1507.
[2]韩炳涛;刘涛.大模型关键技术与应用[J].中兴通讯技术,2024,30(2):76-88.
[3]张然;赵辉;董昊楠.浅析大模型代码生成技术在数字化银行的应用[J].中国金融电脑,2024,(6):53-55.
[4]刘贤松;陈凌;尹俊.通信行业语言大模型技术和应用研究[J].邮电设计技术,2023,(7):14-19.
[5]李清勇;耿阳李敖;彭文娟;王繁;竺超今.“私教”还是“枪手”:基于大模型的计算机实践教学探索[J].实验技术与管理,2024,41(5):1-8.
[6]杨泽洲;陈思榕;高翠芸;李振昊;李戈;吕荣聪.基于深度学习的代码生成方法研究进展[J].软件学报,2024,35(2):604-628.
[7]郭祥鑫;林璟锵;贾世杰;李光正.针对大语言模型生成的密码应用代码安全性分析[J].信息网络安全,2024,(6):917-925.
[8]刘益玮;李瑛;赵悦彤.众包测试研究综述[J].软件工程与应用,2024,13(3):295-301.
[9]纪威宇;张永;姜巍.面向业务需求的知识增强大模型生成框架技术研究[J].软件,2024,45(5):158-160.
[10]花子涵;杨立;陆俊逸;左春.代码审查自动化研究综述[J].软件学报,2024,35(7):3265-3290.
[11]郑丽芬.赋能与重构:AIGC驱动下的出版业[J].出版发行研究,2023,(4):37-44.
[12]吴永和;颜欢;马晓玲.教育通用人工智能大模型标准体系框架研制[J].现代教育技术,2024,34(4):28-36.
[13]吴冠军.通用人工智能:是“赋能”还是“危险”[J].人民论坛,2023,(5):48-52.
[14]徐松林.大模型与标准文献知识库的融合应用探索[J].上海信息化,2024,(7):31-35.
[15]谢冰;彭鑫;尹刚;李宣东;魏峻;孙海龙.基于大数据的软件智能化开发方法与环境[J].大数据,2021,7(1):3-21.
作者简介：覃方佳（1989—），男，汉，广西南宁人，函授本科，研究方向为软件开发工程。
