論文の概要: Large Language Models for Software Engineering: Survey and Open Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03533v4
- Date: Sat, 11 Nov 2023 21:15:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 20:27:49.913427
- Title: Large Language Models for Software Engineering: Survey and Open Problems
- Title（参考訳）: ソフトウェア工学のための大規模言語モデル:調査とオープン問題
- Authors: Angela Fan, Beliz Gokkaya, Mark Harman, Mitya Lyubarskiy, Shubho
Sengupta, Shin Yoo, Jie M. Zhang
- Abstract要約: 本稿では,ソフトウェア工学(SE)におけるLarge Language Models(LLMs)の新しい領域について調査する。
本調査では,ハイブリッド技術(従来のSE+LLM)が,信頼性,効率,効率のよいLLMベースのSEの開発と展開において果たすべき重要な役割を明らかにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.29302720251483
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper provides a survey of the emerging area of Large Language Models
(LLMs) for Software Engineering (SE). It also sets out open research challenges
for the application of LLMs to technical problems faced by software engineers.
LLMs' emergent properties bring novelty and creativity with applications right
across the spectrum of Software Engineering activities including coding,
design, requirements, repair, refactoring, performance improvement,
documentation and analytics. However, these very same emergent properties also
pose significant technical challenges; we need techniques that can reliably
weed out incorrect solutions, such as hallucinations. Our survey reveals the
pivotal role that hybrid techniques (traditional SE plus LLMs) have to play in
the development and deployment of reliable, efficient and effective LLM-based
SE.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ソフトウェア工学(SE)におけるLarge Language Models(LLMs)の新興領域について調査する。
また、llmをソフトウェアエンジニアが直面する技術的問題に適用するためのオープンリサーチの課題も規定している。
LLMの創発的な特性は、コーディング、設計、要求、修復、リファクタリング、パフォーマンス改善、ドキュメントと分析を含むソフトウェアエンジニアリングのアクティビティの範囲で、アプリケーションによって、斬新さと創造性をもたらします。
しかし、これらの全く同じ創発的な性質は重要な技術的課題を生じさせ、幻覚のような不正確な解を確実に除去できる技術が必要である。
本調査では,ハイブリッド技術(従来のSE+LLM)が,信頼性,効率的,効果的なLLMベースのSEの開発と展開において果たす役割を明らかにする。
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