LLM在軟體工程任務中的局限性主要體現在以下幾個方面：首先，LLM在語義理解方面的能力仍然有限，尤其是在處理複雜的代碼生成和漏洞檢測任務時，常常無法準確理解代碼的邏輯和上下文。其次，LLM生成的代碼可能包含潛在的錯誤或漏洞，這使得自動生成的代碼在實際應用中不一定可用。此外，LLM在生成測試用例時，往往無法達到全面覆蓋的要求，這可能導致測試的有效性降低。
為了進一步提升LLM的性能，可以考慮以下幾個策略：首先，增強模型的訓練數據集，特別是針對特定軟體工程任務的數據，以提高模型對語義的理解能力。其次，結合形式驗證技術，對生成的代碼進行靜態分析，以檢測潛在的錯誤和漏洞。此外，通過多輪的交互式訓練，讓LLM在實際的開發環境中不斷學習和適應，從而提高其在特定任務中的表現。