論文の概要: Towards an Understanding of Large Language Models in Software Engineering Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11396v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 08:00:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:58.617386
• 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, Qingyuan Zhong, Jiachi Chen, Yanlin Wang, Wenqing Chen, Lianghong Guo, Weicheng Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成や推論タスクにおける驚くべきパフォーマンスのために、広く注目を集め、研究している。 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。 本稿では,LLMとソフトウェア工学を組み合わせた研究・製品について包括的に検討・検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.30433406449331
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have drawn widespread attention and research due to their astounding performance in text generation and reasoning tasks. 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 applying and evaluating LLMs in software engineering. Therefore, this paper 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 timely papers published starting from 2022 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, guiding 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タスクにおける驚くべきパフォーマンスのために、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、ソフトウェア工学におけるLLMの適用と評価に関する体系的な研究はいまだに存在しない。 そこで本研究では,LLMとソフトウェア工学を組み合わせた研究・製品について包括的に検討・検討し,(1)ソフトウェア工学とLLMの現在の統合はどのようなものか,という2つの疑問に答える。 2) LLM はソフトウェア工学のタスクを効果的に扱えるか? そこで本研究では,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,2022年から123のタイムリーな論文を抽出して分析を行った。 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の現在の研究状況についてレビューし、このことが研究者が研究動向をよりよく把握し、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ている。 また,ソフトウェアエンジニアリングタスクにおける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,研究者や開発者の最適化を指導している。

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