論文の概要: Towards an Understanding of Large Language Models in Software
Engineering Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11396v1
- Date: Tue, 22 Aug 2023 12:37:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 13:07:42.920752
- Title: Towards an Understanding of Large Language Models in Software
Engineering Tasks
- Title（参考訳）: ソフトウェア工学における大規模言語モデルの理解に向けて
- Authors: Zibin Zheng, Kaiwen Ning, Jiachi Chen, Yanlin Wang, Wenqing Chen,
Lianghong Guo and Weicheng Wang
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成や推論といったタスクにおける驚くべき性能のために、広く注目され、研究されている。
本論文は, LLMとソフトウェア工学を組み合わせた研究・製品について, 総合的に調査し, 検討した最初の論文である。
我々は7つの主流データベースから関連文献を広範囲に収集し、分析のために123の論文を選択した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.09925582943177
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have drawn widespread attention and research due
to their astounding performance in tasks such as text generation and reasoning.
Derivative products, like ChatGPT, have been extensively deployed and highly
sought after. Meanwhile, the evaluation and optimization of LLMs in software
engineering tasks, such as code generation, have become a research focus.
However, there is still a lack of systematic research on the application and
evaluation of LLMs in the field of software engineering. Therefore, this paper
is the first to comprehensively investigate and collate the research and
products combining LLMs with software engineering, aiming to answer two
questions: (1) What are the current integrations of LLMs with software
engineering? (2) Can LLMs effectively handle software engineering tasks? To
find the answers, we have collected related literature as extensively as
possible from seven mainstream databases, and selected 123 papers for analysis.
We have categorized these papers in detail and reviewed the current research
status of LLMs from the perspective of seven major software engineering tasks,
hoping this will help researchers better grasp the research trends and address
the issues when applying LLMs. Meanwhile, we have also organized and presented
papers with evaluation content to reveal the performance and effectiveness of
LLMs in various software engineering tasks, providing guidance for researchers
and developers to optimize.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成や推論といったタスクにおける驚くべき性能のために、広く注目を集め、研究している。
ChatGPTのような派生製品は広範囲にデプロイされ、追求されている。
一方、コード生成などのソフトウェア工学タスクにおけるLLMの評価と最適化が研究の焦点となっている。
しかし、ソフトウェア工学の分野でのLLMの適用と評価について、体系的な研究がまだ残っていない。
そこで本稿は,llmとソフトウェア工学を組み合わせた研究と製品を包括的に調査・コラボレーションし,(1)ソフトウェア工学とllmの現在の統合とは何か,という問いに答えることを目的とする。
2) LLM はソフトウェア工学のタスクを効果的に扱えるか?
回答を得るために,7つの主流データベースから可能な限り関連文献を収集し,分析のために123の論文を選択した。
我々は、これらの論文を詳細に分類し、7つの主要なソフトウェアエンジニアリングタスクの観点からllmの現在の研究状況をレビューし、研究者が研究のトレンドをより把握し、llmを適用する際の問題に対処するのに役立つことを期待した。
また,ソフトウェア工学タスクにおけるLLMの性能と有効性を明らかにするために,評価内容に関する論文を整理,提示し,研究者や開発者が最適化するためのガイダンスを提供している。
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