LLM+技术如何提升软件研发效能

"LLM+赋能研发效能提升是关于如何利用大语言模型（LLM）来提高软件开发效率的主题，由Thoughtworks的专家谢保龙和黄峰达（Phodal）探讨。他们专注于LLM在软件工程中的应用，特别是在人工智能赋能研发效能上的实践。黄峰达是知名的开源贡献者，参与了多个AI相关的开源项目，并撰写了一系列关于LLM和Prompt的著作。Thoughtworks是一家知名的技术咨询公司，谢保龙作为其专家，专注于工程效能、DevOps解决方案及金融客户的相关咨询工作。 LLM的使用方式多种多样，包括Zero-shot Prompting、Few-shot Prompting、Dynamic Prompting和Multimodal Prompting等。这些方法有不同的门槛和适用场景，例如零样本学习、少量样本学习、动态提示和多模态提示。对于企业来说，选择合适的LLM协作方式对于降低成本和提高效率至关重要。此外，微调现有模型、使用开源模型或者从头构建新模型也是常见的策略。 在应用层面，大语言模型可以应用于端到端应用，面向最终用户，也可以用于构建不包含专有模型的端到端应用。闭源基础模型通常提供API服务，而开源基础模型可能带有训练权重的发布。云平台提供了计算硬件，专有硬件如针对模型训练和推理优化的加速器芯片，对于高效运行LLM至关重要。 微调模型是将LLM针对特定领域进行调整，以更好地适应应用场景。这种定制化的过程可以帮助模型更精确地处理特定任务，从而提升研发效率。在考虑LLM在实际研发中的应用时，企业需要权衡成本、性能和专有性的需求，选择适合自己的路径。 总体而言，LLM+赋能研发效能提升是软件开发领域的新兴趋势，通过有效的LLM应用，企业可以优化工作流程，提高开发速度，减少错误，同时增强软件的智能性和用户体验。这一领域的发展将持续推动软件工程的创新，为未来的软件开发带来新的机遇和挑战。"