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摘要本文概述了第七次关于需求工程的自然语言处理（NLP4RE）的主题演示文稿（NLP4RE），涉及使用生成大语言模型（LLMS）来解决需求工程（RE）任务。它强调了仅解码器llms的变革性影响，例如GPT等模型，包括RE，包括RE，因为它们具有出色的语言理解和发电能力。讨论集中在仅解码器的LLM如何革新需求启发，规范和验证过程中，可能会重塑RE景观。该论文构成了两个主要部分：第一个探讨了仅解码器模型在自动化任务中的应用，强调了更丰富的输出和新颖的交互范式，而第二部分则强调了精确要求在与这些模型，在与这些模型之间进行有效提示，绘制与这些模型的有效提示，绘制与这些模型的相互作用，绘制Pernepieication技术和提示技术的促进策略的关键作用。
整合生成LLM和需求工程
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