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Finetuning LLMs for Automatic Form Interaction on Web-Browser in Selenium Testing Framework

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저자

Nguyen-Khang Le, Nguyen Hiep, Minh Nguyen, Son Luu, Trung Vo, Quan Bui, Nomura Shoshin, Le-Minh Nguyen

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 웹 양식 상호 작용 테스트를 위한 Selenium 테스트 케이스를 생성하는 새로운 방법을 제시합니다. LLM을 훈련 및 평가하기 위해 합성 데이터와 사람이 주석을 단 데이터를 모두 사용하며, 구문 정확성, 스크립트 실행 가능성 및 입력 필드 범위를 측정하는 명확한 지표를 정의합니다. 연구 결과 GPT-4o를 포함한 강력한 기준선을 크게 능가하는 성능을 보였습니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
LLM을 사용한 웹 양식 상호 작용 테스트 자동화 가능성 제시.
◦
Selenium 테스트 케이스 생성을 위한 새로운 방법론 개발.
◦
합성 및 수동 주석 데이터를 활용한 포괄적인 평가 프레임워크 구축.
◦
GPT-4o를 포함한 기존 모델 대비 우수한 성능 입증.
◦
LLM 기반 웹 테스트 연구의 기반 마련 및 관련 자원 제공.
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한계점:
◦
논문에서 구체적인 한계점에 대한 언급은 없음. (논문 요약에 한계점 언급 X)
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