論文の概要: ChatGPT Prompt Patterns for Improving Code Quality, Refactoring,
Requirements Elicitation, and Software Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07839v1
- Date: Sat, 11 Mar 2023 14:43:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 15:10:13.766562
- Title: ChatGPT Prompt Patterns for Improving Code Quality, Refactoring,
Requirements Elicitation, and Software Design
- Title(参考訳): コード品質の向上,リファクタリング,要求の緩和,ソフトウェア設計のためのChatGPTプロンプトパターン
- Authors: Jules White, Sam Hays, Quchen Fu, Jesse Spencer-Smith, Douglas C.
Schmidt
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いた場合の共通問題の解決を目的とした,ソフトウェア工学のための迅速な設計手法を提案する。
まず、ソフトウェアエンジニアリングのためのパターンのカタログを提供し、それらが解決する問題のタイプに応じてパターンを分類する。
第二に、要求の誘発、迅速なプロトタイピング、コード品質、システム設計を改善するために適用されたいくつかのプロンプトパターンについて調べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6332728502735252
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents prompt design techniques for software engineering, in the
form of patterns, to solve common problems when using large language models
(LLMs), such as ChatGPT to automate common software engineering activities,
such as ensuring code is decoupled from third-party libraries and simulating a
web application API before it is implemented. This paper provides two
contributions to research on using LLMs for software engineering. First, it
provides a catalog of patterns for software engineering that classifies
patterns according to the types of problems they solve. Second, it explores
several prompt patterns that have been applied to improve requirements
elicitation, rapid prototyping, code quality, refactoring, and system design.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)を用いて,コードをサードパーティ製ライブラリから分離したり,実装前にWebアプリケーションAPIをシミュレートしたりといった,一般的なソフトウェアエンジニアリング活動を自動化するための,ソフトウェアエンジニアリングのための迅速な設計手法を提案する。
本稿では,LLMをソフトウェア工学に利用する研究に2つの貢献をする。
まず、ソフトウェアエンジニアリングのためのパターンカタログを提供し、彼らが解決する問題の種類に応じてパターンを分類する。
第2に、要求の明確化、迅速なプロトタイピング、コード品質、リファクタリング、システム設計を改善するために適用されたいくつかのプロンプトパターンを調査します。
関連論文リスト
- LLM4EDA: Emerging Progress in Large Language Models for Electronic
Design Automation [74.7163199054881]
大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、論理推論、回答生成においてその能力を実証している。
本稿では,EDA分野におけるLLMの応用に関する系統的研究を行う。
論理合成,物理設計,マルチモーダル特徴抽出,回路のアライメントにLLMを適用することに焦点を当て,今後の研究の方向性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T15:09:14Z) - End-to-End Software Construction using ChatGPT: An Experience Report [0.0]
エンド・ツー・エンドのソフトウェア構築の特定の文脈におけるLarge Language Models (LLM)の適用について検討する。
同様のコンテキストで開発者が使用できるプロンプトの4つのカテゴリを文書化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T12:08:23Z) - Large Language Models for Software Engineering: Survey and Open Problems [35.29302720251483]
本稿では,ソフトウェア工学(SE)におけるLarge Language Models(LLMs)の新しい領域について調査する。
本調査では,ハイブリッド技術(従来のSE+LLM)が,信頼性,効率,効率のよいLLMベースのSEの開発と展開において果たすべき重要な役割を明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T13:33:26Z) - Prompted Software Engineering in the Era of AI Models [1.450405446885067]
本稿では、言語ベースのAIモデルのための効果的なプロンプトを構築するために、プロンプトエンジニアリングを統合した、プロンプトソフトウェアエンジニアリング(PSE)を紹介する。
PSEは、ソフトウェア開発にAIモデルを使用することで、少ないリソースで高品質なソフトウェアを生産し、面倒なタスクを自動化し、開発者がより革新的な側面に集中できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-07T20:40:04Z) - FacTool: Factuality Detection in Generative AI -- A Tool Augmented
Framework for Multi-Task and Multi-Domain Scenarios [87.12753459582116]
より広い範囲のタスクは、生成モデルによって処理されると、事実エラーを含むリスクが増大する。
大規模言語モデルにより生成されたテキストの事実誤りを検出するためのタスクおよびドメインに依存しないフレームワークであるFacToolを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T14:20:51Z) - Analysis of ChatGPT on Source Code [1.3381749415517021]
本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にプログラミング,ソースコード解析,コード生成におけるChatGPTの利用について検討する。
LLMとChatGPTは機械学習と人工知能の技術を使って構築されており、開発者とプログラマにいくつかの利点を提供している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T12:12:59Z) - CodeTF: One-stop Transformer Library for State-of-the-art Code LLM [72.1638273937025]
我々は、最先端のCode LLMとコードインテリジェンスのためのオープンソースのTransformerベースのライブラリであるCodeTFを紹介する。
我々のライブラリは、事前訓練されたコードLLMモデルと人気のあるコードベンチマークのコレクションをサポートします。
CodeTFが機械学習/生成AIとソフトウェア工学のギャップを埋められることを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T05:24:48Z) - A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT [1.2640882896302839]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)をソフトウェア開発タスクの自動化に適用する,迅速なエンジニアリングに関する研究に貢献する。
さまざまなドメインに適応できるように、プロンプトを構造化するためのパターンを文書化するためのフレームワークを提供する。
第3に、複数のパターンからプロンプトを構築する方法を説明し、他のプロンプトパターンと組み合わせることで恩恵を受けるプロンプトパターンを説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-21T12:42:44Z) - Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-06T10:12:56Z) - Leveraging Language to Learn Program Abstractions and Search Heuristics [66.28391181268645]
LAPS(Language for Abstraction and Program Search)は、自然言語アノテーションを用いて、ライブラリとニューラルネットワークによる合成のための検索モデルの共同学習をガイドする手法である。
最先端のライブラリ学習システム(DreamCoder)に統合されると、LAPSは高品質なライブラリを生成し、検索効率と一般化を改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-18T15:08:47Z) - Machine Learning for Software Engineering: A Systematic Mapping [73.30245214374027]
ソフトウェア開発業界は、現代のソフトウェアシステムを高度にインテリジェントで自己学習システムに移行するために、機械学習を急速に採用している。
ソフトウェアエンジニアリングライフサイクルの段階にわたって機械学習の採用について、現状を探求する包括的な研究は存在しない。
本研究は,機械学習によるソフトウェア工学(MLSE)分類を,ソフトウェア工学ライフサイクルのさまざまな段階に適用性に応じて,最先端の機械学習技術に分類するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T11:56:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。