論文の概要: Redefining Developer Assistance: Through Large Language Models in Software Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05626v2
• Date: Sat, 9 Mar 2024 18:34:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 14:59:24.258195
• Title: Redefining Developer Assistance: Through Large Language Models in Software Ecosystem
• Title（参考訳）: 開発者支援を再定義する: ソフトウェアエコシステムにおける大規模言語モデルを通して
• Authors: Somnath Banerjee, Avik Dutta, Sayan Layek, Amruit Sahoo, Sam Conrad Joyce, Rima Hazra
• Abstract要約: 本稿では,インストラクションチューニングによって開発されたDevAssistLlamaを紹介し,ソフトウェア関連自然言語クエリの処理を支援する。 DevAssistLlamaは、特に複雑な技術ドキュメントの扱いに長けており、ソフトウェア固有のタスクにおける開発者の能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5912792105701256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we delve into the advancement of domain-specific Large Language Models (LLMs) with a focus on their application in software development. We introduce DevAssistLlama, a model developed through instruction tuning, to assist developers in processing software-related natural language queries. This model, a variant of instruction tuned LLM, is particularly adept at handling intricate technical documentation, enhancing developer capability in software specific tasks. The creation of DevAssistLlama involved constructing an extensive instruction dataset from various software systems, enabling effective handling of Named Entity Recognition (NER), Relation Extraction (RE), and Link Prediction (LP). Our results demonstrate DevAssistLlama's superior capabilities in these tasks, in comparison with other models including ChatGPT. This research not only highlights the potential of specialized LLMs in software development also the pioneer LLM for this domain.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ドメイン固有大規模言語モデル(LLM)の進歩を,ソフトウェア開発への応用に焦点をあてて検討する。 我々は,ソフトウェア関連自然言語クエリの処理を支援するため,命令チューニングによって開発されたモデルであるdevassistllamaを紹介する。 命令チューニング LLM の亜種であるこのモデルは、特に複雑な技術ドキュメントの扱い、ソフトウェア固有のタスクにおける開発者の能力の向上に長けている。 DevAssistLlamaの作成には、様々なソフトウェアシステムから広範な命令データセットを構築し、名前付きエンティティ認識(NER)、関係抽出(RE)、リンク予測(LP)の効果的な処理を可能にした。 これらの課題においてDevAssistLlamaはChatGPTなどの他のモデルと比較して優れた能力を発揮する。 この研究は、ソフトウェア開発における特殊なLLMの可能性だけでなく、この領域の先駆者でもある。

関連論文リスト

• Human-In-the-Loop Software Development Agents [12.830816751625829]
  大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発タスクを自動的に解決するために導入された。 ソフトウェア開発のためのHuman-in-the-loop LLMベースのエージェントフレームワーク(HULA)を紹介する。 私たちは社内使用のために、HULAフレームワークをAtlassianに設計、実装、デプロイしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T23:22:33Z)
• A Layered Architecture for Developing and Enhancing Capabilities in Large Language Model-based Software Systems [18.615283725693494]
  本稿では,Large Language Models (LLM) ソフトウェアシステムの開発を異なるレイヤにまとめる階層アーキテクチャを提案する。 これらのレイヤと機能を整合させることで、このフレームワークは、効果的かつ効率的な方法で機能の体系的な実装を奨励します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T09:18:20Z)
• Studying and Benchmarking Large Language Models For Log Level Suggestion [49.176736212364496]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で研究の焦点となっている。 本稿では,12個のオープンソースLCMのログレベル提案における性能に及ぼす特性と学習パラダイムの影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T03:52:17Z)
• Requirements are All You Need: From Requirements to Code with LLMs [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学のタスクに適用できる。 本稿では,要求文書からコードスニペットを自動生成するLLMについて述べる。 複雑なユーザ要件を解釈し、ロバストな設計とコードソリューションを作成する上で、LCMの熟練度を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T14:57:35Z)
• DevBench: A Comprehensive Benchmark for Software Development [72.24266814625685]
  DevBenchは、ソフトウェア開発ライフサイクルのさまざまな段階にわたる大規模言語モデル(LLM)を評価するベンチマークである。 GPT-4-Turboを含む現在のLLMは、DevBench内での課題の解決に失敗している。 本研究は,LLMを現実のプログラミングアプリケーションに展開する上で,現実的な知見を提供するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T15:13:44Z)
• Can ChatGPT Support Developers? An Empirical Evaluation of Large Language Models for Code Generation [2.93322471069531]
  開発者によるChatGPTとの会話から収集したデータセットであるDevGPTにおける会話の実証分析を行った。 この結果から,LLM生成コードを使用する現在の実践は,高レベルな概念を示すか,ドキュメントに例を示すかのどちらかに制限されていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T20:48:09Z)
• If LLM Is the Wizard, Then Code Is the Wand: A Survey on How Code Empowers Large Language Models to Serve as Intelligent Agents [81.60906807941188]
  大型言語モデル(LLM)は、自然言語と形式言語(コード)の組み合わせに基づいて訓練される コードは、標準構文、論理一貫性、抽象化、モジュール性を備えた高レベルの目標を実行可能なステップに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T16:51:20Z)
• Experiential Co-Learning of Software-Developing Agents [83.34027623428096]
  大規模言語モデル(LLM)は、特にソフトウェア開発において、様々な領域に大きな変化をもたらした。 本稿では,新しいLLM学習フレームワークであるExperiential Co-Learningを紹介する。 実験では、このフレームワークにより、エージェントは、目に見えないソフトウェア開発タスクをより効果的に対処できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T13:50:42Z)
• Knowledge Plugins: Enhancing Large Language Models for Domain-Specific Recommendations [50.81844184210381]
  本稿では,大規模言語モデルをDOmain固有のKnowledgEで拡張し,実践的アプリケーション,すなわちDOKEの性能を向上させるためのパラダイムを提案する。 このパラダイムはドメイン知識抽出器に依存し,1)タスクに効果的な知識を準備すること,2)特定のサンプルごとに知識を選択すること,3)LLMで理解可能な方法で知識を表現すること,の3つのステップで動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T07:09:38Z)
• Natural Language Generation and Understanding of Big Code for AI-Assisted Programming: A Review [9.355153561673855]
  本稿では,Big Codeを用いてトレーニングしたトランスフォーマーベース大規模言語モデル(LLM)に焦点を当てる。 LLMは、コード生成、コード補完、コード翻訳、コード洗練、コードの要約、欠陥検出、クローン検出など、AI支援プログラミングアプリケーションを促進する上で重要な役割を担っている。 これらのアプリケーションにNLP技術とソフトウェア自然性を導入する上での課題と機会を探究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T21:26:51Z)
• CodeTF: One-stop Transformer Library for State-of-the-art Code LLM [72.1638273937025]
  我々は、最先端のCode LLMとコードインテリジェンスのためのオープンソースのTransformerベースのライブラリであるCodeTFを紹介する。 我々のライブラリは、事前訓練されたコードLLMモデルと人気のあるコードベンチマークのコレクションをサポートします。 CodeTFが機械学習/生成AIとソフトウェア工学のギャップを埋められることを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T05:24:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。