論文の概要: DevGPT: Studying Developer-ChatGPT Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03914v2
- Date: Wed, 14 Feb 2024 03:37:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-15 19:33:10.771820
- Title: DevGPT: Studying Developer-ChatGPT Conversations
- Title（参考訳）: DevGPT:Developer-ChatGPT対話の研究
- Authors: Tao Xiao, Christoph Treude, Hideaki Hata, Kenichi Matsumoto
- Abstract要約: 本稿では、ソフトウェア開発者がChatGPTとどのように相互作用するかを調査するためのデータセットであるDevGPTを紹介する。
データセットには、ChatGPTからの29,778のプロンプトとレスポンスが含まれており、コードスニペットは19,106である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.69439932665687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces DevGPT, a dataset curated to explore how software
developers interact with ChatGPT, a prominent large language model (LLM). The
dataset encompasses 29,778 prompts and responses from ChatGPT, including 19,106
code snippets, and is linked to corresponding software development artifacts
such as source code, commits, issues, pull requests, discussions, and Hacker
News threads. This comprehensive dataset is derived from shared ChatGPT
conversations collected from GitHub and Hacker News, providing a rich resource
for understanding the dynamics of developer interactions with ChatGPT, the
nature of their inquiries, and the impact of these interactions on their work.
DevGPT enables the study of developer queries, the effectiveness of ChatGPT in
code generation and problem solving, and the broader implications of
AI-assisted programming. By providing this dataset, the paper paves the way for
novel research avenues in software engineering, particularly in understanding
and improving the use of LLMs like ChatGPT by developers.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ソフトウェア開発者が大規模言語モデル(LLM)であるChatGPTとどのように相互作用するかを探索するデータセットであるDevGPTを紹介する。
このデータセットは、19,106のコードスニペットを含むchatgptからの29,778のプロンプトとレスポンスを含んでおり、ソースコード、コミット、イシュー、プルリクエスト、ディスカッション、hacker newsスレッドなどの対応するソフトウェア開発成果物とリンクしている。
この包括的なデータセットは、GitHubとHacker Newsから収集された共有のChatGPT会話から派生したもので、ChatGPTと開発者インタラクションのダイナミクス、問い合わせの性質、これらのインタラクションが作業に与える影響を理解するための豊富なリソースを提供する。
DevGPTは、開発者クエリの研究、コード生成と問題解決におけるChatGPTの有効性、AI支援プログラミングの幅広い影響を可能にする。
このデータセットを提供することで、ソフトウェアエンジニアリング、特に開発者がChatGPTのようなLLMを理解、改善するための新しい研究の道を開くことができる。
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