ارزیابی و بهینه سازی کیفیت کد با مدل های زبان بزرگ

این مقاله به بررسی کاربرد مدل های زبان بزرگ (Large Language Models – LLMs) در ارزیابی و بهینه سازی کیفیت کد می پردازد. با افزایش پیچیدگی نرم افزارهای مدرن و افزایش حجم کدهای تولید شده، اطمینان از کیفیت، خوانایی و قابلیت نگهداری کد یکی از چالش های اصلی توسعه نرم افزار شده است. مدل های زبان بزرگ با توانایی درک طبیعی زبان و ساختار کد، ابزارهای جدیدی برای شناسایی خطاها، بهینه سازی عملکرد و پیشنهاد بهبودهای ساختاری ارائه می دهند. این مقاله ابتدا مروری بر پیشرفت های اخیر LLMها در حوزه برنامه نویسی ارائه می دهد، سپس روش ها و الگوریتم های ارزیابی کیفیت کد با استفاده از LLM را تحلیل می کند و کاربردهای عملی آن را در بهینه سازی و خودکارسازی فرآیند بازبینی کد بررسی می کند. نتایج نشان می دهد که ادغام LLMها در فرآیند توسعه نرم افزار می تواند دقت، سرعت و قابلیت اعتماد کد را به شکل قابل توجهی افزایش دهد و چشم انداز نوینی در مهندسی نرم افزار ایجاد کند.

کلیدواژه ها:

مدل های زبان بزرگ ، کیفیت کد ، بهینه سازی کد ، توسعه نرم افزار ، بازبینی خودکار ، هوش مصنوعی