在数字化时代，软件测试作为保证软件质量的关键环节，其技术和方法正经历着前所未有的变革。近年来，大模型技术作为人工智能领域的前沿技术，正在逐渐渗透到软件测试的各个环节，推动着测试领域的创新和发展。以下是软件测试领域中那些引领潮流的大模型技术盘点：
一、大模型技术概述
大模型，是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。
二、大模型在软件测试中的应用
1. 测试用例生成
大模型可以通过学习历史测试用例和代码，自动生成新的测试用例。例如，霍格沃兹测试开发学社结合大语言模型（LLM）和知识图谱技术，构建了一套完整的智能化测试体系，通过语法树分析与变更追踪生成单元测试。
2. 自动化测试
大模型可以实现自动化测试，如Web/App/接口自动化脚本生成与执行。这不仅可以提高测试效率，还可以减少人工干预，降低测试成本。
3. 测试报告分析
大模型可以分析测试报告，自动识别问题，并提供相应的解决方案。例如，Testin云测利用大模型的强大处理能力，智能化地分析测试用例，大大提高了测试的效率和准确性。
4. 测试需求分析
大模型可以深度解析用户需求，自动生成符合实际使用场景的测试用例，从而更全面地覆盖软件的各项功能。
5. 代码安全检查
大模型可以检查代码是否存在安全漏洞，如通过joycoder—》神医安全检查，来初步判断代码有无安全漏洞。
三、案例分析
1. Testin云测
作为行业领导者，Testin云测积极探索大模型在软件测试中的应用。他们利用大模型的强大处理能力，智能化地分析测试用例，提高了测试的效率和准确性。
2. 邮储银行
邮储银行基于多年积累的测试数据和知识，针对性训练软件测试领域的L2级别私有化大语言测试模型，并在测试用例、思维导图、自动化脚本生成等场景开展落地实践。
3. 霍格沃兹测试开发学社
霍格沃兹测试开发学社结合大语言模型（LLM）和知识图谱技术，构建了一套完整的智能化测试体系，实现了测试用例的自动化生成、测试执行的自动化以及测试结果的精准分析。
四、总结
大模型技术在软件测试领域的应用，不仅提高了测试效率，降低了测试成本，还为软件测试行业带来了前所未有的变革。随着大模型技术的不断发展，我们有理由相信，软件测试行业将会迎来更大的发展机遇。