5 Wege, wie LLMs die Softwareentwicklung fördern können

DAS WICHTIGSTE IM ÜBERBLICK

Die Integration von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) in die Softwareentwicklungspraxis bietet erhebliche Vorteile, wie z. B. rationalisierte Arbeitsabläufe, höhere Genauigkeit, geringeren manuellen Aufwand und verbesserte Zusammenarbeit. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass LLMs den Menschen unterstützen und nicht ersetzen sollen, und dass domänenspezifisches Wissen für das Erzielen optimaler Ergebnisse unerlässlich bleibt.

Die jüngsten Fortschritte in der Computertechnik haben zu bedeutenden Durchbrüchen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) geführt. Ein Bereich, in dem bemerkenswerte Fortschritte erzielt wurden, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), dank der Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle, die als große Sprachmodelle (LLM) bekannt sind.

Die LLMs sind eine Form von KI-Modellen, die mit Hilfe verschiedener Deep-Learning-Techniken auf großen Textdatensätzen trainiert werden. Die Modelle sind in der Lage, komplizierte Aspekte der menschlichen Sprache zu erfassen und folglich Texte zu generieren, die nicht nur kontextuell korrekt sind, sondern auch eine verblüffende Ähnlichkeit mit dem aufweisen, was ein Mensch erzeugen würde.

Berühmte LLM-Anwendungen

Eine Vielzahl von LLMs wird für unterschiedliche Anwendungen eingesetzt.

  • OpenAI’s Generative Pre-Trained Transformer (GPT-3)
    Der GPT von OpenAI gehört zu den bekanntesten und einflussreichsten LLMs. Seine 175 Milliarden Parameter erzeugen kohärente und kontextbezogene Inhalte für verschiedene Anwendungen. Das Modell wird für Sprachübersetzung, Inhaltsgenerierung usw. verwendet.
  • Googles Bidirektionaler Encoder Repräsentationen von Transformatoren (BERT)
    BERT versteht den Sprachkontext, indem es sowohl die vorangehenden als auch die nachfolgenden Sätze eines Satzes berücksichtigt. Das Modell eignet sich hervorragend für die Textklassifizierung, die Erkennung benannter Entitäten und die Beantwortung von Fragen.
  • Der robust optimierte BERT-Ansatz von Facebook (RoBERTa)
    RoBERTa hat durch die Verwendung größerer Trainingsdatensätze und fortschrittlicherer Techniken die Leistung bei der Verarbeitung natürlicher Sprachen, einschließlich Stimmungsanalyse, Textklassifizierung und Dokumentenverständnis, verbessert.

Diese Beispiele sind nur ein winziger Ausschnitt aus einer zunehmend dynamischen Landschaft für LLMs. Die laufende Forschung und Entwicklung in diesem Bereich wird die Leistungsfähigkeit und Flexibilität von Sprachmodellen weiter erhöhen.

LLMs und Softwaretechnik

LLMs haben erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Anwendungsbereiche, wie z. B. die Erstellung von Inhalten für Websites und Produkte, Stimmungsanalyse, Chatbots und virtuelle Assistenten, Datenanalyse und Kundensupport. Darüber hinaus stehen diese fortschrittlichen KI-Modelle kurz davor, die Praktiken des Software-Engineering zu revolutionieren, bei denen menschliche Eingriffe erforderlich sind, um qualitativ hochwertige Softwaresysteme zu erstellen.

LLMs haben das Potenzial, Softwareentwicklungsprozesse zu revolutionieren. Und so geht’s.

Aktuelle Softwareentwicklungspraktiken

Um die transformativen Auswirkungen von LLMs auf die Softwareentwicklung zu verstehen, ist es wichtig, die herkömmlichen Softwareentwicklungspraktiken zu kennen. Bei der herkömmlichen Softwareentwicklung hängt ein Großteil der Arbeit von der menschlichen Beteiligung ab. Menschen erstellen Anforderungen, analysieren und verifizieren sie und erstellen detaillierte Spezifikationen.

Auch Aktivitäten wie Systemdesign, Architektur, Codierung und Qualitätssicherung (QA) sind in hohem Maße von menschlichem Einsatz abhängig. Darüber hinaus ist eine ordnungsgemäße Dokumentation für Aufgaben wie Softwarewartung, Zusammenarbeit und laufende Verbesserungen unerlässlich.

Die zeitaufwändige und monotone Aufgabe, eine aktuelle Dokumentation zu erstellen und zu pflegen, wird jedoch häufig während der Entwicklung vernachlässigt.

Die Nichteinhaltung der Verantwortlichkeiten in jeder Phase der Systementwicklung kann sowohl für die Entwicklungsteams als auch für die Unternehmen erhebliche Folgen haben. Die Entwicklungsteams leiden unter Umständen unter einem erhöhten Zeit- und Ressourcenaufwand, der zur Bewältigung dieser Probleme erforderlich ist. Dies kann zu Verzögerungen, geringerer Produktivität, schlechterer Codequalität und potenzieller Unzufriedenheit bei den Kunden führen.

Für Entwicklungsunternehmen können die Auswirkungen sogar noch gravierender sein. Sie müssen mit Rückschlägen in wichtigen strategischen Bereichen rechnen, z. B. mit entgangenen Geschäftsmöglichkeiten oder der Unfähigkeit, Ziele wie die Verkürzung der Softwareentwicklungszeit, die Steigerung des Umsatzes und die Maximierung des Gewinns zu erreichen.

Wie können LLMs die Softwareentwicklung revolutionieren?

Durch den Einsatz von LLMs können Entwickler die manuelle Arbeit erheblich reduzieren und alltägliche Probleme in verschiedenen Phasen der Softwareentwicklung bewältigen. Darüber hinaus vereinfachen LLMs die Arbeitsabläufe, verbessern die Genauigkeit, verringern den Aufwand für die Dokumentation und verbessern die Zusammenarbeit im Team während des Softwareentwicklungslebenszyklus (siehe dazu auch: Künstliches neuronales Netz)

Durch die Nutzung von LLMs können Entwickler die manuelle Arbeit erheblich reduzieren und alltägliche Probleme in verschiedenen Phasen der Softwareentwicklung bewältigen. LLMs vereinfachen Arbeitsabläufe, verbessern die Genauigkeit, minimieren den Bedarf an umfangreicher menschlicher Dokumentation und fördern eine verbesserte Teamzusammenarbeit während des gesamten Softwareentwicklungszyklus.

Die Integration von LLMs in die Softwareentwicklungspraxis bringt erhebliche Vorteile mit sich und rationalisiert den Entwicklungsprozess.

Ein genauerer Blick auf die Auswirkungen von LLMs auf einzelne Lebenszyklusaktivitäten

Softwareentwickler verfügen jetzt über ein leistungsfähiges Werkzeug, das den gesamten Softwareentwicklungsprozess verbessert und umgestaltet. Die Integration von LLMs ermöglicht gestraffte Prozesse, verbesserte Produktivität und ein innovationsförderndes Umfeld. (Lesen Sie auch: Wie profitieren KI Modelle von Übertragung von Wissen?)

Lassen Sie uns einen Blick auf die spannenden Möglichkeiten werfen, die LLMs für einzelne Aktivitäten innerhalb des Softwareentwicklungslebenszyklus bieten.

1. LLMs für Software-Anforderungsmanagement

Die Anfangsphase von Softwareentwicklungsprojekten umfasst die Ideenfindung und das Sammeln von Anforderungen. Diese Phase hat sich mit der Einführung von LLMs erheblich verändert.

Diese leistungsstarken Sprachmodelle versorgen Anforderungsingenieure mit umfangreichen Informationen und technischem Wissen und revolutionieren den Prozess. LLMs bieten Zugang zu einer Fülle von Daten, einschließlich Benutzerfeedback, Markttrends und Best Practices der Branche.

LLMs spielen eine Schlüsselrolle bei der Erstellung präziser und kontextbezogener Anwenderberichte, Produktbeschreibungen und Empfehlungen für Produktfunktionen. Das Entwicklungsteam kann die LLMs anweisen, Erzählungen zu erstellen, die mit den Projektzielen übereinstimmen und spezifische Kriterien und Parameter enthalten. Dieser Prozess erleichtert die Entwicklung und Spezifikation von Projektanforderungen, indem er verschiedene Möglichkeiten auslotet und die Perspektive der Nutzer berücksichtigt.

Durch die Befolgung dieser Schritte wird die Vollständigkeit der Anforderungen sichergestellt, was zu einem robusteren Softwareentwicklungsprozess beiträgt.

LLMs können Anforderungsentwicklungsteams auch bei der Überprüfung der Korrektheit von Anforderungen in den frühen Phasen eines Projekts unterstützen. Durch den Einsatz von LLMs können Anforderungsingenieure validieren, dass die Anforderungsdokumentation fehlerfrei, konsistent und frei von Widersprüchen ist. Darüber hinaus können LLMs eingesetzt werden, um verschiedene Merkmale hochwertiger Anforderungen zu bewerten, wie z. B.:

  • Unzweideutigkeit;
  • Konsistenz;
  • Rückverfolgbarkeit;
  • Durchführbarkeit;
  • Überprüfbarkeit.

2. LLMS für Softwareentwurf und -architektur

In der traditionellen Softwareentwicklung sind Menschen für den Entwurf von Systemarchitekturen verantwortlich, was eine komplexe und technisch sensible Aufgabe ist. Sie beinhaltet oft umfangreiche Brainstorming- und Iterationsprozesse, um die Systementwürfe zu entwickeln. LLMs können bei diesem Prozess wertvolle Unterstützung leisten, indem sie bei der Erstellung praktischer Designmodelle und Benutzeroberflächen helfen und Leitlinien für bewährte Verfahren anbieten.

LLMs sind in der Lage, innovative Designelemente vorzuschlagen, geeignete Architekturstile oder -muster zu empfehlen, alternative Ansätze vorzuschlagen und durch die Analyse von Mustern und Trends sogar potenzielle Probleme bei der Benutzerfreundlichkeit vorherzusagen. Dadurch wird die Entwicklungsphase gestrafft, und die Entwickler können die Erstellung robuster Prototypen beschleunigen, die ein angenehmes Benutzererlebnis bieten. Durch den Einsatz von LLMs im Design- und Architekturprozess kann die Softwareentwicklung effizienter sein und bessere Ergebnisse für die Endbenutzer liefern.

Darüber hinaus können LLMs Softwareentwicklungsteams bei der Auswahl von Implementierungswerkzeugen und Frameworks wertvolle Unterstützung bieten. Auf der Grundlage der Systemspezifikationen und Designmodelle können LLMs geeignete Programmiersprachen, Bibliotheken und Implementierungsframeworks empfehlen. Die richtige Wahl der Implementierungsrahmen und -technologien ist entscheidend für den Erfolg eines Projekts, und LLMs können dazu beitragen, indem sie die Projektanforderungen und die Fähigkeiten der verschiedenen verfügbaren Tools und Technologien berücksichtigen.

3. LLMS für die Code-Entwicklung

LLMs wie GPT-4 und Tools wie GitHub Copilot können Programmieraufgaben revolutionieren, indem sie die Effizienz steigern. Code-generierende LLMs werden auf spezialisierten Datensätzen trainiert, die Code-Repositories, technische Foren, Code-Plattformen, Produktdokumentationen und allgemeine Webdaten umfassen.

Sie helfen dabei, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und häufige Programmierprobleme effizient zu lösen. Sie können zur Identifizierung von Codefehlern, Schwachstellen und Leistungsengpässen eingesetzt werden. Auf diese Weise steigern LLMs die Produktivität erheblich, indem sie den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Programmierung reduzieren. Dies ermöglicht eine schnellere Bereitstellung von qualitativ hochwertiger Software und trägt gleichzeitig zum Wachstum und zur Kompetenz der Entwickler bei.

4. LLMs für die Qualitätssicherung

LLMs sind sehr wertvoll für die Qualitätssicherung während des gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung, ähnlich wie in anderen Phasen. Wenn es um die Generierung von Testfällen geht, können LLMs für Software-Qualitätssicherungs-Teams eine bedeutende Bereicherung sein. Indem sie den Input der User Story-Anforderungen nutzen, können diese Modelle Testfälle umfassend generieren.

Dies vereinfacht die ansonsten schwierige Aufgabe der Testfallerstellung, bei der die Abdeckung verschiedener Szenarien, Randfälle, Fehlerpunkte, Pfade und Schleifen entscheidend ist. LLMs helfen bei der Automatisierung und Rationalisierung dieses Prozesses und gewährleisten eine gründliche Testabdeckung und effiziente Qualitätssicherungspraktiken.

Sie können Fehlerberichte, Benutzererfahrungen und Systemprotokolle analysieren, um potenzielle Probleme zu identifizieren. Indem sie den Kontext von Fehlerberichten verstehen, können LLMs mögliche Ursachen vorschlagen und Einblicke in den Schweregrad und die Auswirkungen der Fehler geben. Dadurch können Qualitätssicherungsteams Prioritäten setzen und Ressourcen effektiver zuweisen, was zu einer schnelleren Fehlerbehebung führt.

Außerdem können LLMs bei der Erzeugung von Testdaten für Experimente helfen. Durch das Verständnis der Merkmale und der Struktur der erforderlichen Testdaten können LLMs relevante Datensätze erzeugen, die für Testzwecke unerlässlich sind.

Zu den weiteren Aufgaben der Qualitätssicherung, die von den LLMs unterstützt werden, gehören:

  • Erstellung von Testplänen, Testskripten und Testberichten;
  • Automatisierte Tests;
  • Entwurfsüberprüfungen;
  • Code-Überprüfungen;
  • Regressionstests.

5. LLMs für Software-Dokumentation

LLMs sind bei der Erstellung von Softwareprojektdokumentation ebenso effektiv wie bei anderen Softwareentwicklungsaktivitäten. Sie können schnell Dokumentation auf der Grundlage von Artefakten wie Quellcode und Systemspezifikationen erstellen. Entwickler können den Modellen Eingabeaufforderungen geben und Code-Dokumentation, API-Referenzdokumentation, Benutzerhandbücher und Entwicklerleitfäden erstellen. Dadurch wird der manuelle Aufwand für die Entwicklung und Aktualisierung von Dokumenten reduziert, die Effizienz gesteigert und sichergestellt, dass die Dokumentation mit den Codebases auf dem neuesten Stand bleibt.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass LLMs den Entwicklungsteams als hilfreiche Assistenten dienen, die wertvolle Vorschläge und Einblicke liefern. Es liegt in der Verantwortung des Entwicklungsteams, die von den Modellen generierten Ergebnisse zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie mit den Zielen des Projekts übereinstimmen.

Die Quintessenz

LLMs haben das Potenzial, die Softwareentwicklungspraktiken erheblich zu beeinflussen. Sie können den Entwicklungsprozess rationalisieren, die Produktivität steigern und die Innovation fördern. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung zu erkennen, dass LLMs dazu gedacht sind, Menschen zu unterstützen, anstatt sie zu ersetzen.

Obwohl ihre Unterstützung bahnbrechend ist, sollten Entwicklungsteams eine kritische Denkweise beibehalten und domänenspezifisches Wissen nutzen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Mit den weiteren Fortschritten auf dem Gebiet der LLMs können wir mit weiteren Entwicklungen rechnen, die die Softwareentwicklungspraktiken weiter verbessern werden.

Verwandte Begriffe

Assad Abbas

Dr. Assad Abbas hat an der North Dakota State University (NDSU), USA, promoviert. Er arbeitet als Assistenzprofessor an der Fakultät für Informatik der COMSATS-Universität Islamabad (CUI), Islamabad Campus, Pakistan. Dr. Abbas ist seit 2004 mit COMSATS verbunden. Seine Forschungsinteressen sind hauptsächlich, Smart Health, Big Data Analytics, Empfehlungssysteme, Patentanalyse und Analyse sozialer Netzwerke. Seine Forschungsergebnisse wurden in mehreren renommierten Fachzeitschriften veröffentlicht, darunter IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, IEEE Systems Journal, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, IEEE IT...