Análisis de LLMS Open Source para la generación de casos de prueba unitarios

• Autor: Rojas Barraza, Cluny Judiht
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad de Ingeniería y tecnología
• Repositorio: UTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utec.edu.pe:20.500.12815/444
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12815/444
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Pruebas unitarias; Fine-Tuning; Prompt engineering; LLM; TDD; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

La generación de casos de prueba unitarios es una tarea importante en las pruebas de software, ya que permite detectar errores de manera temprana; sin embargo, es un proceso que demanda mucho tiempo y esfuerzo. Las primeras propuestas para abordar este problema aplican enfoques tradicionales que se basan en aleatoriedad, [1] y búsquedas [2]. Recientemente, ha surgido una nueva línea de investigación que explora el uso de Modelos de Lenguaje Grande (LLM por sus siglas en inglés) para la generación de pruebas unitarias, como ChatUniTest [3] y LLMforTDD [4]. Estas soluciones mejoran la cobertura de casos de prueba, pero se limitan a LLMs de licencia cerrada y generalmente requieren código fuente previo. Solo LLMforTDD se alinea con el enfoque de desarrollo guiado por pruebas (Test-Driven Development, TDD) [5], que prioriza crear casos de prueba antes del código. Este trabajo propone un análisis de LLMs open source para generación de casos de prueba unitarios en Java, siguiendo TDD. Mediante técnicas de fine-tuning y diseño de prompts, se busca comparar el rendimiento de estos modelos, identificando sus fortalezas y limitaciones, con el propósito de desarrollar una alternativa accesible y adaptable para la generación automática de pruebas unitarias.