Warum Sie LLM-Optionen in Software-Testlösungen benötigen

Große Sprachmodelle (LLMs) verändern die Automatisierung rasant. Sie werden zu unverzichtbaren Werkzeugen, um die Effizienz bei der Softwareentwicklung und beim Testen zu steigern.

Ob sie bei der Codegenerierung helfen, Testfälle automatisieren oder die allgemeine Effizienz von QA-Prozessen verbessern: LLMs verändern die Arbeitsweise von Softwareteams. Aber nicht alle LLMs sind gleich.

Da die Nachfrage nach KI-gesteuerte Lösungen Da die Zahl der infizierten Personen weiter steigt, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, Optionen zu haben – insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Ausgabequalität und Skalierbarkeit.

Was ist ein LLM?

Ein großes Sprachmodell ist eine Art KI-System, das auf der Grundlage großer Mengen an Trainingsdaten menschenähnliche Ausgaben verstehen und generieren kann.

Mit großer Macht geht große Verantwortung einher. Da LLMs immer mehr zu einem integralen Bestandteil von Automatisierungsprozessen werden, ist der Bedarf an sicheren und zuverlässigen Bereitstellungsmethoden deutlicher geworden.

Der Aufstieg von LLMs in KI und ihre Rolle in der Automatisierung

LL.M. haben in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht und KI-gesteuerte Tools in verschiedenen Branchen vorangetrieben. In der Softwareentwicklung und Qualitätssicherung nutzen Teams diese Modelle, um:

• Verbessern Sie die Automatisierung.
• Verbessern Sie die Testabdeckung.
• Reduzieren Sie den Zeitaufwand für manuelle Aufgaben.

Von der Generierung von Testfällen auf der Grundlage natürlicher Spracheingabeaufforderungen bis hin zur Generierung von Codekorrekturen für potenzielle Probleme revolutionieren LLMs die Art und Weise, wie Teams sowohl an Tests als auch an die Entwicklung herangehen.

Die Datenschutzrisiken von Cloud-basierten LLMs

Viele der heute verfügbaren LLM-basierten Tools sind Cloud-basiert. Sie bieten Komfort und Skalierbarkeit.
Für Organisationen, die mit sensiblen Daten umgehen – seien es proprietäre Algorithmen, Kundeninformationen oder geschäftskritische Umgebungen – können cloudbasierte LLMs jedoch Datenschutzrisiken mit sich bringen.

Die Verwendung eines in der Cloud gehosteten LLM bedeutet, dass vertrauliche Daten zur Verarbeitung an einen Drittanbieter übertragen werden müssen. Dies wirft in Bezug auf Folgendes Bedenken auf.

• Datenfreigabe. Es besteht immer das Risiko, dass vertrauliche Informationen offengelegt oder von Unbefugten abgerufen werden.
• Beachtung. In bestimmten Branchen, wie etwa im Finanz- oder Gesundheitswesen, gelten strenge Vorschriften hinsichtlich der Art und Weise der Datenspeicherung. Cloudbasierte Lösungen erfüllen diese Anforderungen möglicherweise nicht.
• Begrenzte Kontrolle. Sobald Ihre Daten in der Cloud sind, liegt es in der Verantwortung des Anbieters, für die Sicherheit zu sorgen, was Ihre Möglichkeiten, den Vorgang zu überwachen, einschränkt.

Lokal eingesetzte LLMs

Für Organisationen, die Datenschutz, Sicherheit und Compliance priorisieren, stellen lokal bereitgestellte LLMs eine leistungsstarke Alternative zu Cloud-basierten Modellen dar. Durch die Bereitstellung von LLMs vor Ort können Unternehmen die Vorteile KI-gesteuerter Optimierungen nutzen, ohne vertrauliche Daten preiszugeben.

Bei einem On-Premise-LLM wird Ihr Modell in der Infrastruktur Ihres Unternehmens untergebracht. Dadurch müssen keine Informationen an Dritte gesendet werden, was das Risiko von Datenlecks oder -offenlegungen verringert.

Bessere Kontrolle und Überwachung

Mit On-Premise-LLMs behalten Unternehmen die vollständige Kontrolle darüber, wer auf ihre Daten zugreift und wie diese verarbeitet werden. Das bedeutet, dass sie benutzerdefinierte Sicherheitsprotokolle, Prüfpfade und Überwachungssysteme implementieren können, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.

Kommt es zu einem Verstoß, können sie diesen sofort erkennen und beheben. Mit Cloud-basierten Lösungen ist das nicht immer möglich.

Was sollten Sie bei der Auswahl eines LLM-Anbieters sonst noch beachten?

Wenn Ihr Team über die Wahl eines LLM-Anbieters nachdenkt, sollten Sie Folgendes berücksichtigen.

• Kennzahlen
• Qualität
• Kosten

Kennzahlen

Bei der Auswahl eines LLM-Anbieters für Softwareentwicklung und -tests ist es wichtig zu wissen, dass unterschiedliche Modelle in unterschiedlichen Bereichen der Codierungs- und Entwicklungsaufgaben bessere Leistungen erbringen.

Einige LLMs sind besonders gut darin, Code-Snippets zu generieren, Fehler zu beheben oder Refactoring durchzuführen. Andere sind vielleicht besser darin, komplexe Systemarchitekturen oder bestimmte Programmiersprachen zu verstehen.

Auch die Fähigkeit, sich nahtlos in Entwicklungs- und Testumgebungen zu integrieren, genaue und kontextbezogene Codevorschläge zu machen und technische Dokumentation zu handhaben, variiert je nach Anbieter. Darüber hinaus sind Reaktionsgeschwindigkeit, Skalierbarkeit und die Fähigkeit des LLM, große Codebasen zu handhaben, wichtige Faktoren, die berücksichtigt werden müssen.

Bei der Auswahl des richtigen LLM-Anbieters müssen Sie bewerten, wie gut sein Modell zu Ihrem Entwicklungsworkflow, Ihren Programmiersprachen, Ihrer Testpraxis und Ihren technischen Anforderungen passt, um die Produktivität und Leistung während des gesamten Lebenszyklus Ihrer Softwareentwicklung zu maximieren.

Qualität

Die Qualität großer Sprachmodelle unterscheidet sich erheblich zwischen den Anbietern aufgrund von:

• Variationen in den für das Training verwendeten Daten
• Die Modellarchitektur
• Eingesetzte Optimierungstechniken

Anbieter mit Zugriff auf umfangreiche, vielfältige und qualitativ hochwertige Datensätze können Modelle erstellen, die das menschliche Verhalten besser verstehen und Ergebnisse liefern, die denen des Menschen ähnlich sind. Anbieter, die eingeschränktere oder verzerrtere Datensätze verwenden, können Modelle mit geringerer Genauigkeit oder Zuverlässigkeit erstellen.

Auch die Modellarchitektur beeinflusst die Qualität. Einige LLMs sind für bestimmte Aufgaben oder Effizienz optimiert, während andere darauf ausgelegt sind, die Leistung in einem breiten Spektrum von Anwendungsfällen zu maximieren.

Darüber hinaus hat die Art und Weise, wie Anbieter ihre Modelle optimieren und aktualisieren, Einfluss auf ihre Fähigkeit, differenzierte Anfragen zu verarbeiten, Konsistenz zu wahren und sich an sich entwickelnde Datentrends anzupassen. Diese Unterschiede wirken sich auf die Ausgabequalität der Modelle in Bereichen wie den folgenden aus:

• Natürliches Sprachverständnis
• Kontexterhaltung
• Sachliche Richtigkeit
• Allgemeine Sprachgenerierungsfunktionen

Kosten

Wenn Sie sich dennoch für Cloud-basierte Angebote entscheiden, sind die Kosten ein wichtiger Faktor. Cloud-basierte LLM-Anbieter haben oft unterschiedliche Preismodelle. Faktoren wie die Größe des Modells und die Qualität seiner Leistungsfähigkeit beeinflussen die Kosten.

Einige Anbieter berechnen möglicherweise Gebühren nach Eingabe- und Ausgabetoken für Textinhalte, nach der Anzahl der generierten Bilder oder pro Sekunde für generierte Audioinhalte.

Andere bieten möglicherweise abgestufte Pläne oder individuelle Preise für den Unternehmenseinsatz an.

Indem Teams die Flexibilität haben, selbst zu entscheiden, welchen LLM-Anbieter sie in ihre Entwicklungspraxis oder Testsuite integrieren möchten, gewinnen Unternehmen mehr Kontrolle über die Kosten. Dank dieser Flexibilität können Teams einen LLM wählen, der zu ihrem Budget passt. So können sie die Ausgaben für verschiedene Projekte oder Testszenarien optimieren.

Letztendlich gewährleistet diese Kontrolle über die Anbieterauswahl Kosteneffizienz und nutzt gleichzeitig das volle Potenzial KI-gestützter Tests.

Schlussfolgerung

Vor Ort bereitgestellte LLMs bieten eine private, kostenkontrollierte, effiziente und skalierbare Lösung für Unternehmen, die KI in ihren Softwareentwicklungs- und Testverfahren nutzen möchten.

Wenn Unternehmen die Möglichkeit haben, LLM-Anbieter in ihren SDLC-Prozess zu integrieren, profitieren ihre Teams von den folgenden Vorteilen:

• Vertrauen, dass vertrauliche Daten nicht preisgegeben werden.
• Möglichkeit, mehr Kontrolle über ihre Entwicklungs- und Testumgebungen zu behalten.
• Gewährleistung, dass Leistung und Ausgabequalität des ausgewählten LLM den Projektanforderungen entsprechen.

Hier sind einige abschließende Erkenntnisse.

• Cloudbasierte Anbieter bieten zwar eine große Auswahl an LLM-Programmen mit unterschiedlichen Kostenoptionen an, können aber Datenschutzrisiken mit sich bringen, insbesondere beim Umgang mit vertraulichen Daten.
• Vor Ort bereitgestellte LLMs bieten Unternehmen, denen der Schutz ihrer Daten und Prozesse ein Anliegen ist, erhöhtes Vertrauen.
• Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines LLM-Anbieters sowohl die Qualität der generierten Ergebnisse als auch die Leistung des Modells.