This thesis explores the use of Large Language Models (LLM) to automate code testing. Through experiments and case studies, the effectiveness of this technique is evaluated, highlighting its potential to improve the efficiency and accuracy of test generation. Practical implications and future directions of this research in software development are discussed.

Questa tesi esplora l'uso dei Large Language Models (LLM) per automatizzare i test di codice. Attraverso esperimenti e studi di caso, si valuta l'efficacia di questa tecnica, evidenziando il suo potenziale nel migliorare l'efficienza e l'accuratezza della generazione dei test. Si discutono le implicazioni pratiche e le direzioni future di questa ricerca nell'ambito dello sviluppo software.

Innovazioni nell'automatizzazione dei Test di Codice tramite Large Language Models (LLM)

DE LAURENTIS, ARIANNA PIA
2023/2024

Abstract

This thesis explores the use of Large Language Models (LLM) to automate code testing. Through experiments and case studies, the effectiveness of this technique is evaluated, highlighting its potential to improve the efficiency and accuracy of test generation. Practical implications and future directions of this research in software development are discussed.
2023
Innovations in Code Testing Automation through Large Language Models (LLM)
Questa tesi esplora l'uso dei Large Language Models (LLM) per automatizzare i test di codice. Attraverso esperimenti e studi di caso, si valuta l'efficacia di questa tecnica, evidenziando il suo potenziale nel migliorare l'efficienza e l'accuratezza della generazione dei test. Si discutono le implicazioni pratiche e le direzioni future di questa ricerca nell'ambito dello sviluppo software.
Large Language Model
Test di codice
Automatizzazione
Innovazioni
Tecnologia
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/68852