論文の概要: Prompts Matter: Insights and Strategies for Prompt Engineering in Automated Software Traceability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00229v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 01:56:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 15:40:18.391227
• Title: Prompts Matter: Insights and Strategies for Prompt Engineering in Automated Software Traceability
• Title（参考訳）: Promptsが重要: 自動化されたソフトウェアトレーサビリティにおけるPrompt Engineeringの洞察と戦略
• Authors: Alberto D. Rodriguez, Katherine R. Dearstyne, Jane Cleland-Huang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自動化トレーサビリティに革命をもたらす可能性がある。 本稿では,LLMからリンク予測を抽出するプロセスについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.235173351109374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have the potential to revolutionize automated traceability by overcoming the challenges faced by previous methods and introducing new possibilities. However, the optimal utilization of LLMs for automated traceability remains unclear. This paper explores the process of prompt engineering to extract link predictions from an LLM. We provide detailed insights into our approach for constructing effective prompts, offering our lessons learned. Additionally, we propose multiple strategies for leveraging LLMs to generate traceability links, improving upon previous zero-shot methods on the ranking of candidate links after prompt refinement. The primary objective of this paper is to inspire and assist future researchers and engineers by highlighting the process of constructing traceability prompts to effectively harness LLMs for advancing automatic traceability.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、従来のメソッドが直面する課題を克服し、新たな可能性を導入することで、自動化トレーサビリティに革命をもたらす可能性がある。 しかし, 自動トレーサビリティのためのLLMの最適利用方法は不明である。 本稿では,リンク予測をllmから抽出するプロンプトエンジニアリングのプロセスについて検討する。 効果的なプロンプトを構築するためのアプローチに関する詳細な洞察を提供し、学んだ教訓を提供します。 さらに,提案手法では,探索性リンクの生成にllmを利用する方法が複数提案されている。 本研究の主な目的は, トレーサビリティ・プロンプトの構築プロセスを強調し, 自動トレーサビリティ向上にLLMを効果的に活用することで, 将来の研究者や技術者を刺激し支援することである。

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