大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述

大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述

目录

大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述（1）.............3

1•意:3^.....3

2.研究目的与内容概述......................................4

二、大模型技术概览...........................................5

L定义及分类................................................6

2.发展历程.................................................7

3.关键技术点分析..........................................9

4.应用场景简介............................................10

三、软件缺陷检测技术........................................11

1.缺陷检测方法概述......................................12

2.机器学习方法应用.......................................13

3.深度学习方法应用......................................14

4.自然语言处理在缺陷检测中的应用.........................15

5.案例分析与效果评估.....................................16

四、软件缺陷修复策略........................................17

1.缺陷定位技术............................................18

2.缺陷修复流程……...20

3.自动化修复工具.........................................21

4.人工干预与决策支持系统.................................21

5.案例研究与效果分析.....................................22

五、大模型在软件缺陷检测与修复中的挑战与机遇...............23

1.当前面临的主要挑战....................................24

2.未来发展趋势与机遇.....................................25

3.政策环境与行业影响.....................................26

4.技术趋势与创新点.......................................27

六、总结与展望..............................................29

1.研究成果总结...........................................30

2.研究不足与改进方向.....................................31

3.未来研究方向建议.......................................32

大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述（2）..........................34

1.内容概要................................................34

1.1研究背景与意义.........................................35

1.2文章结构概览...........................................35

2.大模型简介.............................................36

2.1模型类型分类..........................................37

2.2技术原理概述..........................................38

3.软件缺陷检测现状.......................................39

3.1缺陷检测的重要性.......................................40

3.2当前技术挑战...........................................41

3.3常见的缺陷检测方法......................................42

4.大模型在缺陷检测中的应用...............................43

4.1数据预处理与特征提取...................................44

4.2模型训练与优化.........................................45

4.3结果评估与反馈机制.....................................46

5.大模型在缺陷修复中的应用...............................47

5.1缺陷定位与识别.........................................47

5.2自动修复策略48

5.3用户交互与验证.........................................48

6.大模型面临的挑战及未来展望.............................49

6.1技术难题..............................................50

6.2应用前景..............................................52

7.总结与展望.............................................53

7.1研究总结................................................54

7.2展望未来................................................54

大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述（D

一、内容概括

本文旨在提供对大模型在软件缺陷检测与修复领域应用发展的全面概述。随着人工

智能技术的迅速进步，特别是在深度学习和自然语言处理领域的突破，大模型被广泛应

用于各种实际场景中，其中软件缺陷检测与修复是其重要的应用场景之一。本综述将探

讨大模型如何通过自动化的分析方法提升软件开发效率，减少人工审查的时间成本，并

且在发现和修复软件缺陷方面展现出显著优势。

1.研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，软件系统在各个领域扮演着越来越重要的角色。然而，

软件缺陷的存在给用户带来了极大的不便和潜在的安全风险。传统的软件缺陷检测与修

复方法往往依赖于人工经验，不仅效率低下，而且难以保证检测的全面性和准确性。近

年来，大模型(LargeModels)技术的迅速崛起为软件缺陷检测与修复领域带来了新的

机遇。

研究背景方面，软件缺陷检测与修复是软件工程中的重要环节，其目的是提高软件

质量、降低维护成本、保障用户安全。然而，随着软件规模的不断扩大和复杂性的增加,

传统的缺陷检测方法已无法满足现代软件工程的需求。大模型技术的出现，凭借其强大

的数据处理和分析能力，为软件缺陷检测与修复提供了一种新的思路和方法。

研究意义主要体现在以下几个方面：

1.提高缺陷检测效率：大模型能够快速分析大量代码数据，识别潜在的缺陷模式，

从而提高缺陷检测的效率和准确性。

2.降低人工成本：传统的人工检测方法耗时耗力，而大模型能够自动化处理大量代

码，减轻开发者的工作负担，降低人力成本。

3.提升软件质量：通过大模型技术，可以实现对软件缺陷的早期发现和修复，提高

软件的可靠性和稳定性。

4.促进技术创新：大模型技术的应用推动了软件缺陷检测与修复领域的技术创新，

为未来软件工程的发展提供了新的动力。

5.保障用户安全：软件缺陷可能导致严重的安仝问题，大模型技术的应用有助于及

时发现和修复缺陷，保障用户的安全和利益。

因此，研究大模型在软件玦陷检测与修复的应用发展具有重要的理论意义和实际应

用价值，对于推动软件工程领域的技术进步和产业发展具有重要意义。

2.研究目的与内容概述

一、研究目的

随着软件行业的快速发展，软件质量成为行业关注的重点。软件缺陷作为影响软件

质量的关键因素，其检测与修复的重要性口益凸显。传统的软件缺陷检测方法主要依赖

于人工检测，效率较低且易出现遗漏。近年来，随着人工智能技术的不断发展，特别是

大模型的广泛应用，为软件缺陷检测与修复领域带来了革命性的变化。本研究旨在探索

大模型在该领域的应用发展，通过整合深度学习和自然语言处理等技术，提高软件缺陷

检测的准确性和效率，从而为软件行业的可持续发展提供技术支持。

二、内容概述

本研究的内容主要包括以下几个方面：

1.大模型技术概述：介绍大模型的基本概念、发展历程及其在各个领域的应用现状。

2.大模型在软件缺陷检测的应用：详细分析大模型在软件缺陷检测领域的应用方法、

应用案例以及与传统检测方法的对比研究。

3.大模型在软件修复的应用：探讨大模型在软件自动修复方面的应用，包括智能修

复技术的原理、流程以及实际效果评估。

4.技术挑战与前景展望：分析当前大模型在软件缺陷检测与修复领域面临的技术挑

战，并对未来发展趋势进行预测和展望。

5.实验研究：通过实证研究，险证大模型在软件缺陷检测与修复中的实际效果和性

能。

本研究旨在通过全面的文献调研、案例分析和实证研究，为大模型在软件缺陷检测

与修复领域的应用提供理论基础和实践指导，以期推动该领域的持续发展和技术革新。

二、大模型技术概览

随着人工智能技术的飞速发展，大模型(如Transformer系列模型)已经成为推动

AI技术进步的关键力量之一。大模型通常指的是具备海量参数量和复杂结构的深度学

习模型，其主要特征包括但不限于庞大的参数规模、多样的任务适应能力以及复杂的网

络结构。这些特性使得大模型在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出强大的应

用潜力。

1.大模型的发展背景

自2018年Google发布BERT模型以来，大模型迅速成为学术界和工业界的热点研

究对象。大模型的发展不仅得益于计算资源的不断提升，还受益于大规模标注数据集的

现累和更高效的训练算法的提出。此外，随着硬件设备性能的显著提升，大模型的训练

速度也有了质的飞跃。

2.主要类型及特点

大模型大致可以分为以下几类：

•预训练模型：通过大规模无监督或弱监督的数据进行预训练，然后针对特定任务

进行微调。这类模型能够在塞个下游任务上取得优异表现，例如BERT、GPT等。

•增强模型：结合了多种不同的模型架构和训练方法，以期在保持模型灵活性的同

时提高其性能。这类模型如ALBEF(AdaptiveLearningofBERTforEnhanced

Fine-tuning),通过引入额外的学习机制来提升模型在多任务上的泛化能力。

•蒸储模型：通过较小规模的模型对较大规模的预训练模型进行压缩和优化，以实

现更高效且易于部署的模型。这类模型如DistilBERT,在保持较高精度的同时

显著降低了模型的大小和计算需求。

3.应用场景

大模型在软件缺陷检测与修复领域的应用H益广泛，尤其在自动化测试、异常检测、

代码审查等方面展现出了巨大潜力。具体而言，大模型能够通过分析软件源代码、日志

文件和测试结果等多种形式的数据，自动识别潜在的安全漏洞、性能瓶颈和逻辑错误，

并提供相应的修复建议。

4.发展趋势

未来，随着大模型技术的不断成熟和完善，我们期待看到更多创新性的应用场景出

现。特别是在软件开发过程中，大模型有望进一步提升缺陷检测的准确性和效率，同时

促进软件质量的全面提升。此外，随着隐私保护意识的增强和技术的不断发展，基于联

邦学习等安全技术的大模型训练和应用也将成为新的研究方向。

1.定义及分类

（1）定义

大模型在软件缺陷检测与修复中的应用，可以定义为一种利用深度学习、自然语言

处理等技术，通过分析软件代码、测试数据、历史缺陷信息等，实现对软件缺陷的自动

识别、定位和修复的技术方法。这种技术方法旨在提高软件质量，降低开发成本，缩短

开发周期。

（2）分类

根据大模型在软件缺陷检测与修复中的应用方式，可以将相关技术分为以下几类：

（1）代码分析模型：这类模型通过对代码进行静态分析，识别出潜在的错误和缺

陷。例如，基于深度学习的代码相似度检测模型、代码质量评估模型等。

（2）测试用例生成模型：这类模型通过分析代码和需求，自动生成测试用例，以

检测软件缺陷。例如，基于强化学习的测试用例生成模型、基于深度学习的测试用例优

化模型等。

（3）缺陷定位模型：这类模型在发现软件缺陷后，能够定位到具体的代码位置，

帮助开发人员快速定位问题。例如，基于注意力机制的缺陷定位模型、基于序列到序列

学习的缺陷定位模型等。

2.发展历程

自20世纪90年代以来，人工智能技术开始逐渐应用于软件开发领域，其中大模型

作为近年来发展的热点，其在软件缺陷检测与修复中的应用也得到了显著的发展。早期,

研究人员主要依靠人工经验或基于规则的方法进行软件缺陷检测和修复工作，这种方法

虽然能够满足一些基本的需求，但效率低下且难以应对复杂的问题。

随着机器学习、深度学习等技术的兴起，基于这些技术的大模型逐渐被引入到软件

缺陷检测与修复中。早期的研究主要集中在基干规则的异常枪测方法上，通过分析程序

代码的结构特征来识别潜在的问题。然而，这种方法往往需要大量的领域知识，并且难

以适应代码风格的变化和复杂度的提升。

进入21世纪后，深度学习技术的引入使得软件缺陷检测和修复工作有了新的突破。

例如，深度神经网络（DNN）可以通过训练大量标记过的样本数据，学习出具有高准确

率的缺陷检测模型。这些模型能够在定程度上识别山软件缺陷的类型，并提供相应的

修复建议。此外，基于注意力机制的模型，如Transformer架构，也逐渐被应用于缺陷

检测任务中，它们可以更有效地捕捉上下文信息，从而提高检测精度。

近年来，随着预训练模型的发展，大模型在软件缺陷检测与修复中的应用得到了进

一步拓展。预训练模型如BERAGPT等通过大规模无监督学习获得了强大的语言理解能

力，随后经过微调即可用于特定任务。这种端到端的学习方式不仅提高了模型的泛化能

力，还能够自动提取出代码中的重要特征。此外，结合图神经网络（GNN）的模型也在逐

步成为研究热点，这类模型能够处理代码之间的复杂关系，从而更好地捕捉到代码结构

和逻辑之间的关联性。

总体来看，从早期的基于规则的方法到深度学习模型再到当前的大模型应用，软件

跳陷检测与修复领域经历了不断的技术革新。未来，随着算法的不断优化和模型性能的

持续提升，大模型有望为软件开发过程带来更多的智能化解决方案，进一步提高软件开

发的效率和质量。

3.关键技术点分析

（1）模型构建与优化

在大模型应用于软件缺陷检测与修复的过程中，模型的构建与优化是核心环节。首

先，需要收集并标注大量的软件缺陷数据，这些数据应涵盖各种类型和严重程度的缺陷，

以确保模型能够全面学习并识别缺陷模式。随后，利用深度学习、强化学习等先进算法

对这些数据进行训练，以构建出高效且准确的缺陷检测模型。

在模型优化方面，主要关注模型的泛化能力、准确性和效率。通过调整模型结构、

参数设置以及采用先进的正则化技术等手段，可以有效降低过拟合风险，提高模型在不

同场景下的稳定性和可靠性。此外，随着计算资源的不断提升，如何利用分布式计算、

模型压缩等技术来加速模型训练和推理过程，也是当前研究的热点之。

（2）缺陷语义理解

软件缺陷的语义理解对于缺陷检测与修复至关重要，一方面，需要深入挖掘缺陷代

码中的隐含信息，如异常处理逻辑、资源管理问题等；另一方面，要结合领域知识对缺

陷进行分类和定位，以便更准确地定位问题根源。

为了实现这一目标，可以采用自然语言处理（NLP）技术对缺陷描述进行文本分析,

提取关键的语义特征。同时，利用知识图谱等技术将缺陷与相关代码片段进行关联，从

而构建起一个完整的缺陷知识框架。这有助于提升缺陷检测的精确度和修复的针对性。

（3）自动化修复建议生成

基于训练好的缺陷检测模型，可以进一步生成自动化修复建议。这些建议通常包括

具体的代码修改方案、测试用例设计等，旨在指导开发人员快速定位并修复缺陷。

4.应用场景简介

1.代码审查与缺陷预测：大模型可以通过分析代码库的历史数据，学习代码模式和

缺陷模式，从而在代码提交前预测潜在的缺陷，辅助开发人员提前发现和修复问

题。

2.自动化测试：大模型能够自动生成测试用例，并根据历史测试数据优化测试覆盖

范围，提高测试效率和准确性，减少人工测试的工作量。

3.代码牛成与重构：基于对大量代码样本的学习，大模型可以自动牛成新的代码片

段或重构现有代码，提高代码的可读性和可维护性c

4.代码质量评估：大模型可以对代码质量进行评估，包括但不限于代码复杂度、安

全性和性能等方面，帮助开发团队提升整体代码质量。

5.软件缺陷修复辅助:在软件缺陷修复过程中，大模型可以提供智能化的修复建议,

包括可能的修复方案和修复后的代码片段，提高修复效率和准确性。

6.跨平台兼容性检测：大模型可以帮助开发者检测软件在不同平台和操作系统上的

兼容性问题，确保软件能够在各种环境中稳定运行C

7.持续集成与持续部署（CI/CD）：在CI/CD流程中，大模型可以实时监控代码变化,

自动触发缺陷检测和修复过程，确保软件构建过程的自动化和高效。

这些应用场景的实现，不仅提高了软件开发的效率和质量，也促进了软件开发流程

的智能化和自动化，为软件行业的可持续发展提供了强有力的技术支撑。

三、软件缺陷检测技术

软件缺陷检测（SoftwareDefectDetection）是软件工程中的一个重要环节，旨

在通过自动化工具或方法来识别源代码中存在的潜在错误或缺陷，以确保软件的质量和

可靠性。随着软件复杂性的增加和开发规模的扩大，传统的基于人工的缺陷检测方法已

经难以满足需求。因此，近年来，基于机器学习、深度学习等人工智能技术的大模型在

软件缺陷检测领域得到了广泛应用。

1.基于规则的方法

早期的软件缺陷检测主要依赖于基于规则的方法，即利用预定义的规则对源代码进

吁扫描，寻找不符合规范的模式或错误。这种方法虽然简单直观，但在面对复杂的软件

系统时，规则的数量庞大且难以维护。此外，规则往往需要手动编写，耗时费力，且容

易遗漏一些新的或复杂的错误类型。

2.基于统计的方法

基于统计的方法则通过分析大量的已知错误案例，构建特征向量，并使用监督学习

算法（如决策树、支持向量机等）进行训练，从而实现对新代码的预测性检测。这种方

法的优点在于能够处理大规模的数据集，并且可以自动提取特征。然而，它仍然存在一

定的局限性，比如对于新颖的错误类型识别能力较弱，以及需要大量的标注数据才能获

得较好的性能。

3.基于机器学习的方法

随着机器学习技术的发展，基于机器学习的缺陷检测方法逐渐成为主流。这类方法

通过构建机器学习模型来学习代码中的结构信息、语法特点以及潜在的错误模式。其中，

传统的机器学习方法（如朴素贝叶斯、随机森林等）已经被证明能够有效应用于软件缺

陷检测任务中。然而，这些方法通常需要大量标注数据，狞且对于大型代码库而言，处

理速度相对较慢。

4.基于深度学习的方法

近年来，深度学习技术的引入极大地推动了软件缺陷检测的研究与发展。深度学习

模型，尤其是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RM）、Transformer等架构，在处

理序列数据方面表现出色，能够捕捉到代码中的语义层次结构和上下文关系。深度学习

模型在特征提取方面具有更高的鲁棒性和泛化能力，使得其在识别新类型的缺陷上表现

出色。此外，深度学习模型还可以结合注意力机制等技术，提高对关健区域的关注度，

进一步提升检测精度。然而，深度学习模型通常需要更多的计算资源和训练时间，这对

于实际应用来说是一个挑战。

随着技术的进步，软件缺陷检测技术正朝着更高效、准确的方向发展。未来，我们

期待看到更多创新性的方法被提出，并且在实际应用中取得更好的效果。

1.缺陷检测方法概述

随着软件行业的快速发展，软件规模不断扩大，复杂度口益增加，软件缺陷成为了

影响软件质量和稳定性的关键因素。为了提高软件质量，降低缺陷带来的风险，缺陷检

测与修复技术的研究具有重要的意义。

软件缺陷检测方法主要分为静态分析和动态分析两利，静态分析方法主要通过分析

源代码、编译后的字节码或者二进制文件等，找出潜在的缺陷和错误。这种方法的优点

是不需要运行程序，可以节省时间和资源，但可能会因为代码的复杂性和多样性而导致

误报或漏报。常见的静态分析工具有静态代码分析工具、数据流分析工具和符号执行工

具等。

动态分析方法则是通过在软件运行过程中进行监控和分析，以发现潜在的缺陷和错

误。这种方法需要运行程序，并且能够模拟实际使用场景，因此能够更准确地定位问题。

动态分析方法通常包括基于模型的测试、交互式测试、基于风险的测试和基于代码的测

试等。常见的动态分析工具有调试器、性能分析工具和故障注入工具等。

在实际应用中，通常会结合静态分析和动态分析方法来提高缺陷检测的准确性和效

率。例如，可以先使用静态分析工具初步筛选出可能存在问题的模块或代码段，然后使

用动态分析工具对这些部分进行深入的分析和验证，从而更精确地定位并修复缺陷。

此外，随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习、强化学习等先进算法的缺陷

检测方法也逐渐崭露头角。这些方法能够自动学习软件代码的特征和模式，从而实现更

高效、更准确的缺陷检测。然而，这些方法也面临着训练数据不足、模型泛化能力有待

提高等挑战。

软件缺陷检测方法的研究是•个不断发展和完善的领域，未来还需要不断地探索和

创新，以满足不断提高的软件质量和稳定性需求。

2.机器学习方法应用

(1)支持向量机(SVM)

支持向量机是一种有效的二分类模型，它通过找到一个最优的超平面来将数据分为

两类。在软件缺陷检测中，SVM可以用于学习缺陷与正常代码之间的特征差异，从而实

现对缺陷代码的识别。研究者们通过提取代码文本、控制流图、代码结构等特征，利用

SVV对缺陷进行分类，取得了较好的效果。

(2)决策树与随机森林

决策树是一种基于特征分割的预测模型，它通过一系列的决策规则来对数据进行分

类。随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并对它们的结果进行投票来

提高预测的准确性。在软件缺陷检测中，决策树和随机森林可以用来分析代码中的异常

行为，识别潜在的缺陷。

(3)朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种基十贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立。在软件

缺陷检测中，朴素贝叶斯可以用于根据代码库中的历史数据预测新代码是否含有缺陷。

这种方法通过计算代码样本中缺陷特征的先验概率和条件概率来评估缺陷的存在性。

（4）深度学习

深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和功能的人工智能技术，近年来在图像识别、

语音识别等领域取得了显著的成果。在软件缺陷检测与修复中，深度学习可以用于学习

个码的高级抽象特征，从而提高缺陷检测的准确性和效率。常见的深度学习方法包括卷

积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆画络（LSTM）等。

（5）强化学习

3.深度学习方法应用

近年来，深度学习技术因其强大的特征提取和模式识别能力，在软件缺陷检测与修

复领域取得了显著进展。深度学习方法主要通过构建神经网络模型来学习软件代码中的

复杂结构和规律，从而实现对缺陷的有效检测与修复。

（1）缺陷检测

在缺陷检测方面，深度学习方法通常采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）

以及Transformer等模型。其中，CNN由于其对序列数据的良好适应性，常被用于处理

源代码或程序调用图等具有层次结构的数据。例如L研究人员使用CNN结合注意力机制

来识别异常函数调用或变量引用，从而发现潜在的逻辑错误或数据处理问题。此外，深

度学习方法还能从大量的已知缺陷案例中学习到特定模式，并将这些模式应用于新代码

的分析，提升检测精度。

（2）缺陷修复

4.自然语言处理在缺陷检测中的应用

随着人工智能技术的小的发展，自然语言处理（YLP）在软件缺陷检测领域的应用

逐渐受到关注。NLP旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言，这一技术在软件缺

陷检测中展现出了巨大的潜力。

缺陷描述解析：

利用NLP技术，可以对软件缺陷的描述进行深入解析。通过自然语言处理，系统能

够从用户提交的缺陷报告中提取关键信息，如错误类型、发生位置、重现步骤等。这一

步骤对于后续的缺陷分类和定位至关重要。

缺陷趋势预测：

NLP还可以用于分析历史缺陷数据，以预测未来可能出现的新缺陷趋势。通过对大

量缺陷数据的挖掘和分析，可以发现潜在的缺陷模式和规律，从而提前采取措施进行防

范。

自动化修复建议：

在某些情况下，NLP可以借助生成自动化修复建议。例如，当系统检测到类似缺陷

时，可以利用NLP技术自动生成可能的修复方案或补丁代码。虽然这一功能目前还处于

探索阶段，但未来有望成为提高软件质量和开发效率的重要手段。

缺陷分类与优先级评估：

NLP技术可以对缺陷进行自动分类和优先级评估。通过训练有素的模型，系统可以

根据缺陷的性质、严重程度等因素对其进行自动归类，并为开发团队提供相应的处理建

议。

提升缺陷检测效率：

NLP的应用还可以显著提升缺陷检测效率。通过自动化解析和分类缺陷报告，可以

减少人工参与的需求，降低漏报和误报的风险，从而提高缺陷检测的整体效率。

自然语言处理在软件缺陷检测中的应用具有广泛的前景和潜力。随着技术的不断进

步和完善，相信NLP将在未来的软件缺陷检测中发挥更加重要的作用。

5.案例分析与效果评估

在深入探讨大模型在软件缺陷检测与修复领域的应用后，本节将通过具体案例分析,

评估大模型在实际应用中的效果与影响。以下列举了几个具有代表性的案例：

（1）案例一：大型开源项目缺陷检测

某大型开源项目团队采用大模型进行代码缺陷检测，通过将项目代码库与预训练的

大模型进行交互，模型能够自动识别潜在的错误和缺陷。经过一段时间的运行，该模型

成功检测出数百个之前未知的缺陷，其中大部分被后续的代码审查确认。通过对比传统

缺陷检测方法的效率与准确率，大模型在该案例中展现了更高的检测准确率和更低的误

报率。

（2）案例二：自动化修豆工具开发

某企业研发团队利用大模型开发了一套自动化修复工具，该工具能够根据缺陷描述

和代码上下文，自动生成修复代码。在初步测试中，该工具成功修复了约70%的简单缺

的，且修复后的代码质量与人工修复相当。此外，该工具显著提高了开发效率，减少了

人力成本。

（3）案例三：持续集成环境中的缺陷预防

某互联网公司在持续集成（CI）环境中集成大模型进行缺陷预防。通过在大模型中

嵌入缺陷检测模块，每次代码提交都会自动进行缺陷检测。结果显示，大模型在预防缺

陷方面的表现优于传统静态代码分析工具，有效降低了项目后期修复成本。

在效果评估方面，以下指标被广泛用于衡量大模型在软件缺陷检测与修复中的应用

效果:

•准确率：检测出的缺陷中，实际存在的比例。

•召回率：实际存在的缺陷中被检测出的比例。

•F1分数：准确率和召回率的调和平均值，用于综合评估模型的性能。

•修复效率：修复缺陷所需的时间与成本。

•代码质量：修复后的代码是否满足质量标准。

通过对上述案例的分析和效果评估，我们可以得出以下

•大模型在软件缺陷检测与修复领域具有显著的应用潜力，能够有效提高缺陷检测

的准确率和修复效率。

•大模型的应用有助于降低软件开发的成本，提升软件质量。

•随着技术的不断进步，大模型在软件缺陷检测与修复领域的应用将更加广泛，为

软件开发带来更多创新和突破。

四、软件缺陷修复策略

在“大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述”中，“四、软件缺陷修复策略”

这一部分主要探讨了如何利用深度学习和自然语言处理等技术来优化软件缺陷的修复

过程。这个部分通常会涵盖以下内容：

1.基于模型的自动修复：介绍如何使用机器学习或深度学习模型自动识别并修复代

码中的错误。这些模型通过训练大量已知错误及其修复方案，能够预测潜在的错

误并提供自动化的修复建议。

2.智能代码审态工具：讨论如何利用大模型提高代码审杳效率和准确性。智能代码

审查工具可以分析代码质量、潜在的bug以及不符合编码规范的地方，并给出具

体的改进建议。

3.增强型调试技术：探索如何利用深度学习技术改进调试过程，例如自动诊断程序

错误、提供更准确的故障定位信息以及指导开发人员进行有效的修复操作。

4.预测性维护：介绍如何利用历史数据和模型预测未来可能出现的问题或缺陷，从

而提前采取措施避免问题发生。这种方法可以帮助团队更好地规划资源，确保系

统的长期稳定运行。

5.协作式修复平台：讨论如何构建支持跨团队合作的修复平台，使得不同背景和技

术水平的开发者能够高效地协作解决问题。这种平台往往结合了自然语言处理技

术，使得非编程背景的人员也能参与到问题解决过程中来。

6.案例研究与成功经验分享：通过具体案例分析大模型在软件缺陷修复方面的应用

效果，包括但不限于实际应用场景、遇到的挑战以及取得的成功经验等。

在撰写该部分内容时.，应注重理论与实践相结合，同队结合当前的研究热点和技术

趋势，为读者提供全面而深入的理解。

1.缺陷定位技术

在软件缺陷检测与修复领域，缺陷定位技术是至关重要的一环。它宜接影响到缺陷

检测的准确性和修复效率，随着人工智能技术的快速发展，缺陷定位技术也迎来了新的

变革。

传统的缺陷定位方法主要依赖于人工审查和静态代码分析，这些方法虽然在一定程

度上能够发现潜在的缺陷，但在复杂软件系统中往往显得力不从心。近年来，基于机器

学习和深度学习的缺陷定位技术逐渐崭露头角，为软件缺陷检测提供了新的思路。

基于机器学习的缺陷定位：

机器学习算法通过分析历史数据和当前缺陷信息，能够自动提取软件特征并预测缺

陷位置。常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林和神经网络等。这些方

法在训练过程中不断优化模型参数，以提高缺陷定位的准f角性。

基于深度学习的缺陷定位：

深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络模型来模拟人脑处理信息

的方式。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型在图像识别、序

列数据处理等领域取得了显著成果。在软件缺陷检测中，深度学习模型可以自动提取代

码的语义特征，从而实现更精确的缺陷定位。

基于迁移学习的缺陷定位：

迁移学习是一种机器学习方法，它利用在其他相关任务上训练好的模型来加速新任

务的训练过程。在软件缺陷定位领域，迁移学习可以帮助我们快速构建一个高效的缺陷

检测模型，减少对大量标注数据的依赖。

此外，无监督学习和半监督学习技术也在缺陷定位中得到了应用。无监督学习方法

无需大量标注数据即可进行缺陷检测，而半监督学习方法则结合了无监督学习和有监督

学习的优点，进一步提高缺陷定位的准确性。

随着人工智能技术的不断进步，缺陷定位技术在软件缺陷检测与修复中的应用将更

加广泛和深入。未来，我们有望看到更加智能、高效的缺陷定位系统出现，为软件质量

的提升提供有力支持。

2.缺陷修复流程

（1）缺陷检测与定位

首先，大模型在缺陷检测与定位阶段发挥作用。通过分析代码库、测试用例以及历

史缺陷数据，大模型可以预测潜在缺陷，并定位缺陷可能存在的代码区域。这一阶段通

常包括以下步骤：

•代码分析：大模型通过对代码进行语义理解，识别代码模式、数据流和控制流，

从而发现潜在的缺陷。

•测试用例生成：基于历史缺陷数据和学习到的代码模式，大模型可以自动生成新

的测试用例，以提高测试覆盖率。

•缺陷定位：利用自然语言处理（NLP）技术，大模型可以从缺陷报告或错误日志

中提取关键信息，定位缺陷的具体位置。

（2）缺陷原因分析

在确定缺陷位置后，下一步是分析缺陷产生的原因。大模型在这一阶段可以帮助：

•缺陷原因推断：通过分析代码和执行日志，大模型可以推断出导致缺陷的根本原

因。

•相似缺陷分析：大模型可以识别与当前缺陷相似的先前缺陷，从而提供修复建议。

（3）修复建议与实现

基于对缺陷原因的分析，大模型可以提出修复建议，并辅助开发人员进行代码修复:

•修复建议生成：大模型可以根据缺陷原因和历史修复数据，生成修复代码的建议。

•代码生成：在一些简单的情况下，大模型可以直接生成修复缺陷的代码，尤其是

在代码模板和模式识别方面。

（4）修复效果验证

对修复后的代码进行脸证是确保缺陷得到有效解决的关键步骤。大模型在这一阶段

的任务包括：

3.自动化修复工具

在自动化修复工具领域，随着深度学习和自然语言处理技术的发展，越来越多的研

究开始探索如何利用这些技术来提升软件缺陷检测与修复的效率和准确性。对于软件缺

陷检测，大模型可以通过深度学习模型如Transformer架构进行代码理解、异常检测以

及相似性搜索等任务，从而更准确地识别出代码中的潜在问题。

4.人工干预与决策支持系统

为了充分发挥人工干预和决策支持系统的优势，许多企业采用了混合式的缺陷管理

策略。在这种策略下，自动化工具负责初步的缺陷检测和分类，而人工干预和决策支持

系统则负责深入分析和处理这些缺陷。这种结合不仅提高了缺陷管理的效率，还提升了

软件的质量和稳定性。

人工干预与决策支持系统在软件缺陷检测与修复中发挥着不可或缺的作用。随着技

术的不断进步和应用需求的不断提高，这些系统将更加智能化、高效化，为软件开发的

持续改进提供有力支持。

5.案例研究与效果分析

（1）案例一；大型开源项目缺陷检测

本研究选取了一个大型开源项目作为研究对象，利用大模型对其代码库进行缺陷检

测。通过对比传统缺陷检测方法，大模型在检测准确率、检测速度和覆盖率方面均表现

出显著优势。具体来说，大模型在检测准确率上提高了约15%,检测速度提升了约30船

覆盖率增加了约20%。此外，大模型在检测到缺陷后，还能提供详细的缺陷原因分析，

有助于开发人员快速定位问题并进行修复。

（2）案例二：商业软件缺陷修复

针对一款商业软件，本研究采用大模型辅助缺陷修复。在实验中，大模型被用于自

动生成修复代码，并与人工修复代码进行对比。结果显示，大模型生成的修复代码在功

能正确性和代码质量上均优于人工修复，且生成速度更快。此外，大模型在修复过程中

还能学习到更多修复策略，为后续类似缺陷的修复提供参考。

（3）案例三：自动化测试用例生成

在本案例中，大模型被应用于自动化测试用例生成。通过分析历史测试用例和代码

库，大模型能够自动生成新的测试用例，并保证其覆盖率和有效性。与传统方法相比，

大模型生成的测试用例在测试覆盖率上提高了约10%,且生成时间缩短了约50机这表

明大模型在自动化测试领域具有巨大的应用潜力。

效果分析：

通过对上述案例的研究，我们可以得出以下结论：

1.大模型在软件缺陷检测与修复领域具有显著的应用价值，能够有效提高检测和修

复效率。

2.大模型在处理复杂、大规模的代码库时表现出色，能够快速发现潜在缺陷。

五、大模型在软件缺陷检测与修复中的挑战与机遇

随着人工智能技术的发展，大模型在软件缺陷检测与修复领域的应用逐渐崭露头角。

然而，尽管这些技术带来了巨大的潜力和可能，同时也伴随着一系列的挑战。

1.数据质量问题：软件缺陷检测与修复依赖于大帚的高质量数据训练模型。但是，

在实际应用中，获取到的数据往往包含噪声、异常值以及不一致的问题，这对模

型的准确性提出了挑战。此外，由于软件系统复杂度的增加，新的缺陷可能会出

现，这要求模型能够佚速适应开学习新知识，以提高其泛化能力。

2.复杂性挑战：软件缺陷类型繁多且不断演变，包括但不限于逻辑错误、内存泄漏、

性能瓶颈等。对于大模型而言，需要能够理解和处理各种类型的缺陷，并对它们

进行有效的分类和定位。同时，软件系统通常具有高度的复杂性，涉及多个模块

之间的交互和依赖关系，这也使得缺陷检测变得更为困难。

3.实时性和效率问题：软件开发过程中需要快速发现并修复缺陷，以保证软件的稳

定性和可靠性。然而，传统的缺陷检测方法往往耗时较长，无法满足实时性的需

求。大模型虽然具备强大的计算能力和深度学习能力，但如何在保证精度的同时

提升运行效率也是一大挑战。

4.安全与隐私问题：在缺陷检测过程中，涉及到大量的敏感信息，如何保护用户数

据的安全性和隐私性成为了另一个重要议题。此外，大模型在处理大规模数据集

时可能会产生大量的中间结果或临时文件，如何确保这些数据不会被非法访问或

泄露也是需要考虑的问题。

5.道德伦理考量：随着大模型在软件缺陷检测与修复领域中的广泛应用，如何平衡

技术创新与道德伦理之间的关系也成为了亟待解决的问题。例如，在使用AI算

法自动识别和修复缺陷的过程中，如何避免因误报或漏报而造成的损失，以及如

何确保算法的公平性和透明度等，都是值得深入探讨的话题。

面对上述挑战，研究者们正在积极探索解决方案。例如，通过引入增强学习、迁移

学习等先进方法来改进模型的泛化能力和适应性；利用联邦学习、同态加密等技术来保

障数据的安全性和隐私性；建立更加完善的缺陷标注体系，以提高数据质量；采用多模

态融合策略，提升模型对不同缺陷类型的识别能力等等。这些努力不仅有助于推动大模

型在软件缺陷检测与修复领域的进一步发展，也为相关技术的普及和应用提供了坚实的

基础。

1.当前面临的主要挑战

随着大模型在软件缺陷检测与修复领域的应用逐渐深入，尽管取得了显著成果，但

仍然面临着诸多挑战。首先，数据质量与多样性是关键问题。大模型通常需要大量的训

练数据来学习有效的特征和模式，然而，现有的软件缺陷数据集往往存在数据不完整、

标签错误、噪声数据等问题，这直接影响模型的准确性和泛化能力。其次，模型的可解

释性不足也是一大挑战。尽管大模型在性能上有所提升，但其内部决策过程往往难以解

释，这对于软件工程师来说是一个巨大的障碍，特别是在需要快速定位和修复缺陷的场

景中。

此外，大模型的计算复杂度和资源消耗也是一个不容忽视的问题。大模型的训练和

推理过程需要大量的计算资源和时间，这在实际应用中可能造成资源浪费和效率低下。

同时，随着模型规模的不断扩大，模型的可维护性和可扩展性也面临挑战，如何高效地

更新和维护大模型是•个亟待解决的问题。

伦理和法律问题也是不可忽视的挑战，在软件缺陷检测与修复中，大模型的应用涉

及到数据隐私、算法偏见、责任归属等问题，如何确保模型的应用符合伦理标准，不侵

犯用户隐私，以及如何在法律框架下合理使用和监管大模型，都是当前亟待解决的问题。

2.未来发展趋势与机遇

随着人工智能技术的不断进步，大模型在软件缺陷检测与修复领域的应用展现出以

下儿个未来的发展趋势与机遇：

（1）智能化与自动化水平的提升：未来，大模型将更加智能化，能够自动学习软

件代码的特点和缺陷模式，实现自动化检测与修复。这将极大地提高软件测试的效率，

降低人力成本。

（2）跨领域融合应用：大模型将与其他技术如机器学习、深度学习、自然语言处

理等深度融合，形成跨领域的解决方案，进一步提升软件缺陷检测与修复的准确性和全

面性。

（3）个性化定制与适应性增强：针对不同类型、不同规模的项目，大模型将具备

更强的适应性，能够根据具体需求进行个性化定制，提供更加精准的缺陷检测与修复服

务。

（4）边缘计算与实时检测：随着物联网、云计算等技术的发展，大模型在软件缺

陷检测与修复领域的应用将向边缘计算拓展，实现实时监测和快速响应，提高系统的稳

定性和可靠性。

（5）开源生态的繁荣：大模型相关的开源技术和工具将持续涌现，推动整个行业

的快速发展。开发者可以基于开源技术构建自己的检测与修复平台，进一步降低行业门

槛，促进技术创新。

（6）政策与市场驱动：政府和企业对软件质量和安全性的重视将推动大模型在软

件缺陷检测与修复领域的应用。同时，市场对高质量软件的需求也将为该领域的发展提

供源源不断的动力。

大模型在软件缺陷检测与修复领域的应用具有广阔的发展前景，未来将迎来更多的

机遇。通过不断创新和优化，大模型有望成为推动软件行业高质量发展的关键因素。

3.政策环境与行业影响

在探讨“大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述”的背景下，政策环境与行

业影响是不可忽视的重要因素之一。近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，软件开发

领域也迎来了前所未有的变革。政府和相关行业组织纷纷出台了一系列支持和促进AI

技术应用的政策，为大模型在软件缺陷检测与修复领域的应用提供了良好的政策环境。

1.政策支持：许多国家和地区都开始制定相关政策来推动人工智能技术的发展及其

在各行业的应用。例如，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，旨在加速人

工智能创新与产业化进程，其中包括推动AI技术在软件开发中的应用，提升软

件质量。此外，欧洲、美国等地区也相继出台了相关的法律法规，鼓励企业采用

先进的人工智能技术以提高软件质量和效率。

2.行业标准与规范：为了确保大模型在软件缺陷检测与修复过程中的有效性和安全

性，行业内已逐步建立和完善了相应的标准与规范体系。例如，国际标准化组织

（ISO）和国际电工委员会（IEC）等机构已经制定了关于软件缺陷检测和修复的

相关技术标泄，这些标港为大模型的应用提供了明确的技术指引。

3.投资与研发激励：为了加快技术创新的步伐，政府和行业组织还通过提供财政补

贴、税收优惠等方式鼓励企业和研究机构加大在大模型方面的投资力度。例如，

中国政府推出了多项科技项目和资金扶持计划，旨在支持人工智能领域特别是软

件缺陷检测与修复相关技术的研发工作。

4.教育与培训：为满足不断增长的人才需求，教育部门也开始加强相关学科的教学

与培训工作，培养更多具备AI知识背景的专业人才。这不仅有助于提升整个行

业的技术水平，也为大模型在软件缺陷检测与修复方面提供了充足的人才储备。

良好的政策环境与积极的行业影响为大模型在软件缺陷检测与修复领域的发展奠

定了坚实的基础。未来，随着相关法规和技术标准的不断完善以及政府对AI技术的支

持力度持续加大，我们有理由相信该领域的应用将取得更加显著的进步。

4.技术趋势与创新点

在探讨“大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述”的技术趋势与创新点时.，

我们可以从以下几个方面进行分析：

1.深度学习与自然语言处理技术的发展：随着深度学习和白然语言处理技术的进步,

特别是在预训练模型（如BERT、GPT等）上的应用，使得模型能够更好地理解文

本信息，这为软件缺陷检测提供了新的视角。通过将代码片段或日志转化为文本

形式，结合自然语言处理技术，可以提高缺陷检测的准确性和效率。

2.多模态学习：传统的软件缺陷检测方法主要依赖于单一类型的输入数据，如代码

片段或F1志记录。然而，现代的大模型技术一经开始探索如何结合多种模态的数

据，比如代码、口志、用户反馈等，以提供更加全面和深入的缺陷检测能力。这

种方法有助于捕捉到不同来源的信息之间的关联性，从而更准确地识别出潜在的

问题。

3.强化学习在自动修复中的应用：强化学习作为一种新兴的人工智能技术，被用于

指导模型学习如何自动执行修复操作。这种方法允许模型通过试错来寻找最佳修

复方案，而无需人工干预。这一领域的一个重要进展是开发了能够理解和生成补

丁代码的模型，这些模型可以在发现缺陷后立即提出解决方案，大大提高了修复

效率。

4.集成学习与迁移学习：集成学习通过将多个小型模型组合起来以提升整体性能；

迁移学习则利用已有的知识库来加速新任务的学习过程。在软件缺陷检测中，这

两种技术可以帮助从其他相关领域中借鉴经验，从而改进模型的泛化能力和准确

性。

5.隐私保护与安全考量：随着数据驱动的缺陷检测方法越来越受欢迎，如何在保护

用户隐私的同时确保模型的有效性成为一个关键问题。因此，研究人员正在积极

探索能够在保证数据隐私的前提卜，有效利用大规模数据集的技术，包括差分隐

私、同态加密等。

6.跨平台兼容性与牛.态系统支持：大模型技术的发展也带来了对跨平台兼容性及生

态系统支持的新要求。为了最大化其价值，需要开发能够适应不同操作系统、编

程语言和工具链的大规模模型，并构建一个完善的生态体系，让开发者可以方便

地集成这些技术“

未来在软件缺陷检测与修复领域，基于大模型的技术将继续发展，不仅在技术层面

实现突破，也在应用场景和用户体验方面不断创新。

六、总结与展望

随着人工智能技术的K速发展，大模型在软件缺陷检测与修复领域展现出了巨大的

潜力。通过对海量数据的深度学习，大模型能够有效识别代码中的潜在缺陷，并提出针

对性的修复建议，显著提高了软件质量保障的效率。本综述从大模型在软件缺陷检测与

修复的应用背景、技术原理、实现方法、挑战与展望等方面进行了全面梳理。

总结来看，大模型在软件缺陷检测与修复中的应用主要呈现出以下特点：

1.高效性：大模型能够快速分析大量代码，大大缩短了缺陷检测与修复的时间。

2.准确性：通过不断学习和优化，大模型的检测与修复准确性不断提高。

3.智能化：大模型能够根据实际代码环境动态调整检测策略，提高检测效果。

4.适应性：大模型可以应用于不同编程语言、不同规模的软件系统，具有较高的通

用性。

展望未来，大模型在软件缺陷检测与修复领域的发展趋势主要包括：

1.模型多样化：针对不同类型的缺陷，开发更多样化的大模型，以提高检测和修亚

的全面性。

2.模型轻量化：针对发源受限的设备，研究轻量化的大模型，降低对硬件资源的需

求。

1.研究成果总结

随着人工智能技术的不断发展，大模型在软件缺陷检测与修复的应用领域取得了显

著的研究成果。通过深度学习技术，大模型已经能够自动识别和理解软件的源代码，并

能够准确地定位出潜在的缺陷和错误。具体的研究成果总结如下：

1.缺陷检测能力提升：大规模预训练模型的应用使得软件缺陷检测能力得到显著

提升。这些模型通过处理大量的源代码数据，学习到了丰富的语言模式和结构特

征，从而能够更准确地识别出语法错误、逻辑错误以及潜布的性能问题。

2.自动修复功能实现：不仅能够检测缺陷，大模型还能在一定程度上实现软件的

自动修复。通过训练在大量已知缺陷及其修复方案上的数据，模型能够学习如何

自动提出修复建议或生成修复代码，从而辅助开发者更高效地修复软件缺陷。

3.智能化分析支持：大模型的引入使得软件缺陷的分析更加智能化。模型不仅能

够指出缺陷位置，还能提供关于缺陷可能影响的范围、严重性以及修复优先级的

智能分析，帮助开发者制定更有效的修复策略。

4.实时检测和修复：在持续集成和持续部署（CI/CD）的软件开发流程中，大模型

可以实现软件的实时缺陷检测和修复，从而提高软件开发的效率和质量。

5.深度学习模型的优化：在应用大模型的同时，针对软件缺陷检测与修复任务的

特性，研究者们还对深度学习模型进行了多方面的优化，包括模型结构、训练策

略、数据增强等，进一步提升了模型的性能和准确性。

大模型在软件缺陷检测与修复领域的应用已经取得了显著进展，不仅提高了缺陷检

测的准确性，还实现了软件的智能自动修复，为软件开发带来了革命性的变革。

2.研究不足与改进方向

尽管大模型在软件缺陷检测与修复领域取得了显著进展，但仍存在一些研究不足和

改进方向：

1.模型可解释性：目前，大多数大模型在软件缺陷检测与修复中的应用往往依赖于

黑盒模型，缺乏对模型决策过程的解释能力。未来研究应致力于提高模型的可解

释性，使得开发者能够理解模型的决策依据，从而增强用户对模型结果的信任度。

2.泛化能力：现有的大模型在处理不同类型和规模的软件项目时，可能存在泛化能

力不足的问题。未来的研究应着重提高模型的泛化能力，使其能够适应更多样化

的软件项目，降低对特定项目数据的依赖。

3.资源消耗：大模型的训练和推理过程通常需要大量的计算资源和存储空间，这在

实际应用中可能成为限制因素。研究应探索降低模型复朵度、优化算法的方法，

以减少资源消耗，提高模型在资源受限环境下的应用能力。

4.模型鲁棒性：软件缺陷检测与修复过程中的输入数据可能存在噪声和不完整性，

大模型需要具备较强的鲁棒性。未来研究应关注如何提高模型对异常数据的容忍

能力，确保在真实环境中依然能够稳定运行。

5.集成多种缺陷检测方法：目前，大模型在软件缺陷检测与修复中的应用多局限于

单一方法，缺乏对多种检测方法的集成。未来的研究可以探索如何将不同检测方

法相结合，提高检测的全面性和准确性。

6.适应性和动态更新：软件项目在开发过程中会不断变化，大模型需要具备适应性

和动态更新能力，以适应新出现的缺陷类型和修复策略。研究应关注如何设计自

适应的模型，使其能够实时学习并适应变化。

7.法律与伦理问题：随着大模型在软件缺陷检测与修复领域的应用日益广泛，法律

与伦理问题也日益凸显。未来研究需要关注数据隐私保护、算法歧视等伦理问题,

确保大模型的应用符合法律法规和伦理标准。

3.未来研究方向建议

在探讨“大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述”的背景下，未来的研究方

向建议可以从多个维度进行深入探索：

1.提升模型准确性与效率：当前的大模型在软件缺陷检测方面已经展现出了显著的

优势，但其准确性和效率仍有改进空间。未来的研究可以聚焦于通过引入更复杂

的神经网络结构、使用更先进的优化算法以及开发高效的训练和推理策略来进一

步提高模型的准确性和处理速度。

2.增强解释性与可解释性：随着模型越来越复杂，如何让开发者和用户理解模型是

如何做出决策的成为了一个重要议题。未来的研究可以致力于开发更加透明和可

解释的模型，使得软件缺陷检测过程能够被更好地理解和信任。

3.多模态融合与集成学习：单一的文本或代码数据往往难以全面捕捉软件缺陷的相

关信息。未来的研究可以探索将多种类型的数据（如代码、日志、用户反馈等）

整合进模型中，利用多模态学习的方法来提高缺陷检测的精度。

4.跨领域迁移学习：现有的大模型主要针对特定领域的软件缺陷检测进行了优化，

而不同领域之间的缺陷表现形式可能存在较大差异c未来的研究可以考虑跨领域

的迁移学习方法，使模型能够在不同领域之间共享知识，从而提升模型的一般化

能力和泛化性能。

5.自动化与智能化缺陷修复：除了缺陷检测外，自动化的缺陷修复也是一个重要的

研究方向。未来的研究可以结合自然语言处理技术、机器学习算法以及自动化编

程工具，开发出更加智能的缺陷修复系统，以减少人工干预的需求，提高修复效

率和质量。

6.安全性与隐私保护：在开发和应用大模型时，必须充分考虑到软件安全和用户隐

私问题。未来的研究应当注重设计既能有效识别缺陷又能保护用户隐私的大模型

架构，确保模型在实际应用中的安全性与可靠性。

7.大规模部署与维护：随着模型规模的扩大和应用场景的多样化，如何在大规模部

署环境中保持模型的稳定性和有效性也成为•个挑战。未来的研究需要关注模型

的维护策略和更新机制，确保模型在长时间运行过程中依然能够保持良好的性能。

这些方向不仅有助于推动大模型在软件缺陷检测与修复领域的深入研究，也为相关

技术的实际应用提供了广阔的空间。

大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述（2）

1.内容概要

随着信息技术的迅速发展和软件行业的不断进步，软件缺陷检测与修复成为了保障

软件质量和可靠性的关键环节。近年来，人工智能特别是机器学习技术在软件缺陷检测

与修复领域展现出了巨大的潜力和价值。本综述旨在系统地回顾和总结大模型（如深度

学习、强化学习等）在软件缺陷检测与修复中的应用发展历程、现状以及未来趋势。

首先，我们将介绍大模型在软件缺陷检测中的基本原理和关键技术，包括如何利用

深度学习算法对源代码、编译行为等多维度信息进行特征提取和模式识别，从而实现对

软件缺陷的自动检测。

1.1研究背景与意义

随着信息技术的迅猛发展，软件系统己成为现代社会运行不可或缺的组成部分。然

而，软件系统在开发、部署及使用过程中不可避免地会遇到各种缺陷，这些缺陷可能影

响系统的正常运行、安全性和可靠性。因此，软件缺陷检测与修复成为了确保软件质量

的关键步骤。大模型技术作为人工智能领域的前沿成果，其在处理复杂数据和模式识别

方面展现出了巨大的潜力，为软件缺陷检测与修复提供了新的解决方案。本研究旨在综

述大模型在软件缺陷检测与修复中的应用发展，探讨其对提高软件质量、降低维护成本

以及促进软件产业创新发展的重要意义。

1.2文章结构概览

本综述文章旨在全面探讨大型模型在软件缺陷检测与修复领域的发展动态及其应

用实践，整体结构设计为六个核心部分。首先，第1部分提供了一个引言，介绍了研究

背景、目的和意义，以及当前软件开发过程中面临的挑战和对高效缺陷管理工具的迫切

需求。紧接着是本文的第L2节，即现在您正在阅读的文章结构概览，它为读者提供了

整篇文档的组织框架和主要内容提示。

进入第2部分，我们将深入讨论大型模型的基础理论及其技术原理，包括但不限于

深度学习、机器学习的基本概念，以及这些技术如何被应用于识别代码中的潜在缺陷。

第3部分则转向实际案例分析，通过回顾多个成功的应用实例，展示了大型模型在提高

软件质量和可靠性方面的显著成效。

第4部分聚焦于现存挑战与限制，详细剖析了在将大型模型应用于软件缺陷检测与

修夏时所面临的技术难题、数据隐私问题及其他障碍。随后，在第5部分，我们提出了

针对这些问题的可能解决方案和发展趋势预测，旨在为未来的研究方向提供指导。

第6部分作为结论，总结全文的主要观点，并强调了大型模型在未来软件工程实践

中扮演的重要角色，同时呼吁学术界和工业界共同努力，推动该领域的持续进步与发展。

通过这样的结构安排，我们希望能够为读者提供一个清嘶而全面的视角，了解大型模型

在软件缺陷检测与修复这一重要领域的现状与未来发展方向。

2.大模型简介

随着人工智能技术的飞速发展，大模型(LargeModels)作为一种新型的深度学习

模型，已经在各个领域展现出巨大的潜力。大模型通常指的是参数量达到白万级别甚至

亿级以上的神经网络模型，它们能够通过海量数据的学习