論文の概要: ChatGPT: A Study on its Utility for Ubiquitous Software Engineering Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16837v1
• Date: Fri, 26 May 2023 11:29:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 15:22:42.685164
• Title: ChatGPT: A Study on its Utility for Ubiquitous Software Engineering Tasks
• Title（参考訳）: chatgpt:ユビキタスなソフトウェアエンジニアリングタスクの有用性に関する研究
• Authors: Giriprasad Sridhara and Ranjani H.G. and Sourav Mazumdar
• Abstract要約: ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) - OpenAIが2022年11月30日に立ち上げた。 本研究では,ChatGPTが一般的なソフトウェアエンジニアリングタスクにどのように役立つかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.084078990567849
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) is a chatbot launched by OpenAI on November 30, 2022. OpenAI's GPT-3 family of large language models serve as the foundation for ChatGPT. ChatGPT is fine-tuned with both supervised and reinforcement learning techniques and has received widespread attention for its articulate responses across diverse domains of knowledge. In this study, we explore how ChatGPT can be used to help with common software engineering tasks. Many of the ubiquitous tasks covering the breadth of software engineering such as ambiguity resolution in software requirements, method name suggestion, test case prioritization, code review, log summarization can potentially be performed using ChatGPT. In this study, we explore fifteen common software engineering tasks using ChatGPT. We juxtapose and analyze ChatGPT's answers with the respective state of the art outputs (where available) and/or human expert ground truth. Our experiments suggest that for many tasks, ChatGPT does perform credibly and the response from it is detailed and often better than the human expert output or the state of the art output. However, for a few other tasks, ChatGPT in its present form provides incorrect answers and hence is not suited for such tasks.
• Abstract（参考訳）: ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)は、OpenAIが2022年11月30日に立ち上げたチャットボットである。 OpenAIのGPT-3ファミリーはChatGPTの基礎となっている。 ChatGPTは教師付きおよび強化学習技術の両方で微調整されており、様々な知識領域にまたがる明瞭な応答について広く注目を集めている。 本研究では,ChatGPTが一般的なソフトウェアエンジニアリングタスクにどのように役立つかを検討する。 ソフトウェア要件の曖昧さの解決、メソッド名の提案、テストケースの優先順位付け、コードレビュー、ログの要約など、ソフトウェアエンジニアリングの幅広い領域をカバーするタスクは、ChatGPTを使って実行することができる。 本研究では,ChatGPTを用いた15の共通ソフトウェアエンジニアリングタスクについて検討する。 我々はChatGPTの回答を、(入手可能な)アートアウトプットのそれぞれの状態や、あるいは人間の専門的根拠の真理に照らし合わせて分析する。 実験の結果,ChatGPTは多くのタスクにおいて信頼性の高い処理を行い,その応答は人間の専門家の出力やアートの出力の状態をはるかに上回ることがわかった。 しかし、いくつかの他のタスクに対して、ChatGPTの現在の形式は誤った答えを与え、従ってそのようなタスクには適さない。

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