探索大型語言模型 (LLM) 在驗證技術系統規格是否符合需求方面的應用

Q: 除了驗證需求的滿足性之外，LLM 還可以應用於需求工程流程的哪些其他方面？

除了驗證需求的滿足性之外，LLM 還可以應用於需求工程流程的許多其他方面，例如： 需求引出 (Requirements Elicitation): LLM 可以協助引出需求，例如通過分析現有的文件、與利益相關者進行對話、生成用戶故事等方式。 需求分析和建模 (Requirements Analysis and Modeling): LLM 可以協助分析和建模需求，例如識別需求之間的衝突和依賴關係、生成需求規範文檔、創建用例圖等。 需求優先級排序 (Requirements Prioritization): LLM 可以協助對需求進行優先級排序，例如根據需求的重要性和緊急程度、利益相關者的意見等因素進行排序。 需求變更管理 (Requirements Change Management): LLM 可以協助管理需求變更，例如評估需求變更的影響、更新需求文檔、通知相關的利益相關者等。 需求跟踪 (Requirements Traceability): LLM 可以協助建立需求跟踪矩陣，例如將需求與設計、代碼、測試用例等工件關聯起來。 總之，LLM 在需求工程流程中具有廣泛的應用前景，可以協助工程師更有效地管理需求，提高軟體開發的效率和質量。

Q: 如果 LLM 產生的推論結果與人類專家的判斷相衝突，應該如何解決？

如果 LLM 產生的推論結果與人類專家的判斷相衝突，應該採取以下步驟來解決： 仔細檢查 LLM 的輸入和輸出： 首先，需要仔細檢查 LLM 的輸入，確保輸入的信息準確、完整、無歧義。其次，需要仔細檢查 LLM 的輸出，嘗試理解 LLM 推理的過程和依據。 尋求其他專家的意見： 可以尋求其他領域專家的意見，了解他們對 LLM 推論結果的看法。 進行實驗驗證： 可以設計實驗來驗證 LLM 和人類專家的判斷，例如使用不同的數據集、不同的 LLM 模型等。 調整 LLM 模型： 如果 LLM 的推論結果存在系統性偏差，可以考慮調整 LLM 模型，例如使用更精確的數據集進行訓練、調整模型的參數等。 結合人類專家的知識： 最终的決策應該由人類專家做出，LLM 的推論結果可以作為參考，但不能完全替代人類專家的判斷。 需要注意的是，LLM 只是一个工具，它的推論結果不一定總是正確的。在實際應用中，需要結合人類專家的知識和經驗，才能做出正確的決策。

Q: LLM 在處理非技術性需求（例如，與使用者體驗或道德考量相關的需求）方面的表現如何？

LLM 在處理非技術性需求方面還處於發展的早期階段，目前還存在一些挑戰： 非技術性需求通常比較抽象和主觀： 與技術性需求相比，非技術性需求通常比較抽象和主觀，難以用精確的語言描述。 缺乏針對非技術性需求的訓練數據： 目前，大部分 LLM 模型的訓練數據主要集中在技術領域，缺乏針對非技術性需求的訓練數據。 難以評估 LLM 對非技術性需求的理解能力： 由於非技術性需求的抽象性和主觀性，難以設計客觀的指標來評估 LLM 對非技術性需求的理解能力。 儘管存在這些挑戰，LLM 在處理非技術性需求方面仍然具有一定的潛力。例如，LLM 可以用於： 分析用戶評論和反饋，識別用戶體驗方面的問題。 生成符合道德規範的設計方案。 協助開發者理解和滿足不同文化背景用户的需求。 隨著 LLM 技術的發展和針對非技術性需求的訓練數據的增加，相信 LLM 在處理非技術性需求方面的表現將會越來越好。

Belangrijkste concepten

大型語言模型 (LLM) 在驗證技術系統規格是否符合需求方面展現出潛力，尤其是在使用少量樣本提示的情況下，其準確性可與傳統基於規則的系統相媲美。

Samenvatting

研究論文摘要

文獻資訊: Reinpold, L. M., Schieseck, M., Wagner, L. P., Gehlhoff, F., & Fay, A. (2024). Exploring LLMs for Verifying Technical System Specifications Against Requirements. arXiv preprint, arXiv:2411.11582v1.

研究目標: 本研究旨在探討大型語言模型 (LLM) 是否能夠像傳統基於規則的系統一樣，有效地判斷給定的系統規格是否滿足一系列需求。

研究方法: 研究人員以智慧電網領域為背景，設計了一系列實驗，將 LLM 的評估結果與基於 SysML 模型和 OCL 限制的正式規則系統進行比較。實驗中使用了不同複雜度的系統規格、不同數量的需求和不同的提示策略，並評估了 GPT-4o、GPT-3.5-turbo、Gemini-1.5 和 Claude 3.5 Sonnet 等四種 LLM 的效能。

主要發現: 實驗結果顯示，GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 等先進的 LLM 在識別未滿足的需求方面取得了 79% 至 94% 的 F1 分數，證明了 LLM 在需求驗證方面的潛力。此外，研究還發現，系統規格的複雜度、未滿足需求的數量、提示策略和系統規格的文本風格都會影響 LLM 的評估品質。

主要結論: LLM 在驗證技術系統規格是否符合需求方面具有相當大的潛力，尤其是在使用少量樣本提示的情況下，其準確性可與傳統基於規則的系統相媲美。

研究意義: 本研究為將 LLM 應用於需求工程領域提供了寶貴的見解，並為開發更先進、基於 LLM 的需求驗證工具鋪平了道路。

研究限制與未來方向: 本研究的主要限制在於所使用的資料集規模相對較小。未來研究應使用更大、更多樣化的資料集來驗證這些發現，並探討其他因素（如時間效率和運算成本）對 LLM 效能的影響。此外，還應探討如何減輕 LLM 產生錯誤推論的風險，以及如何讓使用者更容易理解和評估 LLM 的推論結果。

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arxiv.org

Statistieken

先進的 LLM（如 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet）在識別未滿足的需求方面取得了 79% 至 94% 的 F1 分數。
GPT-3.5-turbo 的 F1 分數不超過 50%。
使用少量樣本提示時，GPT-4o 和 Claude 3.5 在識別不適用需求方面幾乎達到完美表現（F1 分數為 99%）。

Citaten

"LLMs can process textual information, potentially alleviating the need for formalizing knowledge."
"LLMs comprise a vast amount of pre-trained information, which decreases the reliance on pre-defined rules to model every piece of knowledge, as is required in rule-based expert systems."
"This work explores the potential of LLMs in performing inference tasks during RE, by assessing the correctness of inferences made regarding the fulfillment of requirements."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Exploring LLMs for Verifying Technical System Specifications Against Requirements

by Lasse M. Rei... om arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11582.pdf

Exploring LLMs for Verifying Technical System Specifications Against Requirements

Diepere vragen

除了驗證需求的滿足性之外，LLM 還可以應用於需求工程流程的哪些其他方面？

除了驗證需求的滿足性之外，LLM 還可以應用於需求工程流程的許多其他方面，例如：

需求引出 (Requirements Elicitation): LLM 可以協助引出需求，例如通過分析現有的文件、與利益相關者進行對話、生成用戶故事等方式。
需求分析和建模 (Requirements Analysis and Modeling): LLM 可以協助分析和建模需求，例如識別需求之間的衝突和依賴關係、生成需求規範文檔、創建用例圖等。
需求優先級排序 (Requirements Prioritization): LLM 可以協助對需求進行優先級排序，例如根據需求的重要性和緊急程度、利益相關者的意見等因素進行排序。
需求變更管理 (Requirements Change Management): LLM 可以協助管理需求變更，例如評估需求變更的影響、更新需求文檔、通知相關的利益相關者等。
需求跟踪 (Requirements Traceability): LLM 可以協助建立需求跟踪矩陣，例如將需求與設計、代碼、測試用例等工件關聯起來。
總之，LLM 在需求工程流程中具有廣泛的應用前景，可以協助工程師更有效地管理需求，提高軟體開發的效率和質量。

如果 LLM 產生的推論結果與人類專家的判斷相衝突，應該如何解決？

如果 LLM 產生的推論結果與人類專家的判斷相衝突，應該採取以下步驟來解決：

仔細檢查 LLM 的輸入和輸出： 首先，需要仔細檢查 LLM 的輸入，確保輸入的信息準確、完整、無歧義。其次，需要仔細檢查 LLM 的輸出，嘗試理解 LLM 推理的過程和依據。
尋求其他專家的意見： 可以尋求其他領域專家的意見，了解他們對 LLM 推論結果的看法。
進行實驗驗證： 可以設計實驗來驗證 LLM 和人類專家的判斷，例如使用不同的數據集、不同的 LLM 模型等。
調整 LLM 模型： 如果 LLM 的推論結果存在系統性偏差，可以考慮調整 LLM 模型，例如使用更精確的數據集進行訓練、調整模型的參數等。
結合人類專家的知識： 最终的決策應該由人類專家做出，LLM 的推論結果可以作為參考，但不能完全替代人類專家的判斷。

需要注意的是，LLM 只是一个工具，它的推論結果不一定總是正確的。在實際應用中，需要結合人類專家的知識和經驗，才能做出正確的決策。

LLM 在處理非技術性需求（例如，與使用者體驗或道德考量相關的需求）方面的表現如何？

LLM 在處理非技術性需求方面還處於發展的早期階段，目前還存在一些挑戰：

非技術性需求通常比較抽象和主觀： 與技術性需求相比，非技術性需求通常比較抽象和主觀，難以用精確的語言描述。
缺乏針對非技術性需求的訓練數據： 目前，大部分 LLM 模型的訓練數據主要集中在技術領域，缺乏針對非技術性需求的訓練數據。
難以評估 LLM 對非技術性需求的理解能力： 由於非技術性需求的抽象性和主觀性，難以設計客觀的指標來評估 LLM 對非技術性需求的理解能力。
儘管存在這些挑戰，LLM 在處理非技術性需求方面仍然具有一定的潛力。例如，LLM 可以用於：

分析用戶評論和反饋，識別用戶體驗方面的問題。
生成符合道德規範的設計方案。
協助開發者理解和滿足不同文化背景用户的需求。
隨著 LLM 技術的發展和針對非技術性需求的訓練數據的增加，相信 LLM 在處理非技術性需求方面的表現將會越來越好。