論文の概要: Can GPT-4 Replicate Empirical Software Engineering Research?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01727v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 01:27:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 18:07:45.666343
• Title: Can GPT-4 Replicate Empirical Software Engineering Research?
• Title（参考訳）: GPT-4は経験的ソフトウェア工学研究を再現できるか?
• Authors: Jenny T. Liang, Carmen Badea, Christian Bird, Robert DeLine, Denae Ford, Nicole Forsgren, Thomas Zimmermann
• Abstract要約: 実運用システムに関する実証的なソフトウェアエンジニアリング研究は、実践者や研究者にとっても、ソフトウェアエンジニアリングプロセスの理解を深めている。 しかし、生産システムのごく一部しか研究されておらず、この研究の影響を限定している。 GPT-4のような大きな言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学と科学関連のタスクの両方に取り組むことを約束しているので、これらのモデルは経験的ソフトウェア工学の研究を民主化するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.937875363458673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Empirical software engineering research on production systems has brought forth a better understanding of the software engineering process for practitioners and researchers alike. However, only a small subset of production systems is studied, limiting the impact of this research. While software engineering practitioners benefit from replicating research on their own data, this poses its own set of challenges, since performing replications requires a deep understanding of research methodologies and subtle nuances in software engineering data. Given that large language models (LLMs), such as GPT-4, show promise in tackling both software engineering- and science-related tasks, these models could help democratize empirical software engineering research. In this paper, we examine LLMs' abilities to perform replications of empirical software engineering research on new data. We specifically study their ability to surface assumptions made in empirical software engineering research methodologies, as well as their ability to plan and generate code for analysis pipelines on seven empirical software engineering papers. We perform a user study with 14 participants with software engineering research expertise, who evaluate GPT-4-generated assumptions and analysis plans (i.e., a list of module specifications) from the papers. We find that GPT-4 is able to surface correct assumptions, but struggle to generate ones that reflect common knowledge about software engineering data. In a manual analysis of the generated code, we find that the GPT-4-generated code contains the correct high-level logic, given a subset of the methodology. However, the code contains many small implementation-level errors, reflecting a lack of software engineering knowledge. Our findings have implications for leveraging LLMs for software engineering research as well as practitioner data scientists in software teams.
• Abstract（参考訳）: 実運用システムに関する実証的ソフトウェアエンジニアリング研究は、実践者や研究者にとってもソフトウェアエンジニアリングプロセスの理解を深めた。 しかし、生産システムのごく一部しか研究されておらず、この研究の影響を限定している。 ソフトウェアエンジニアリングの実践者は、自身のデータに関する研究を複製することの恩恵を受けるが、複製を行うには、ソフトウェアエンジニアリングデータに研究方法論と微妙なニュアンスを深く理解する必要があるため、独自の課題が生じる。 GPT-4のような大きな言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学と科学関連のタスクの両方に取り組むことを約束しているので、これらのモデルは経験的ソフトウェア工学の研究を民主化するのに役立ちます。 本稿では,新しいデータに対する実証的ソフトウェア工学研究の複製を行うllmsの能力について検討する。 具体的には,実証的ソフトウェア工学研究方法論の仮定を提示する能力と,7つの実証的ソフトウェア工学論文で解析パイプラインのコード計画と生成能力について検討した。 我々は,ソフトウェア工学研究の専門知識を持つ14人の参加者を対象に,GPT-4生成の仮定と分析計画(モジュール仕様のリスト)を論文から評価する。 GPT-4は正しい仮定を提示できるが、ソフトウェア工学データに関する一般的な知識を反映した仮説を生成するのに苦労している。 生成したコードを手動で解析した結果,GPT-4生成コードは方法論のサブセットを前提として,正しい高レベル論理を含むことがわかった。 しかし、このコードには、ソフトウェア工学の知識の欠如を反映した、実装レベルの小さなエラーが多数含まれている。 我々の発見は、ソフトウェアエンジニアリング研究やソフトウェアチームの実践的データサイエンティストにLLMを活用することに意味がある。

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