論文の概要: Using Large Language Models for Commit Message Generation: A Preliminary
Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05926v2
- Date: Sat, 13 Jan 2024 15:14:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 23:26:08.585232
- Title: Using Large Language Models for Commit Message Generation: A Preliminary
Study
- Title(参考訳): 大規模言語モデルを用いたメッセージ生成 : 予備的検討
- Authors: Linghao Zhang, Jingshu Zhao, Chong Wang, Peng Liang
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はコミットメッセージを自動かつ効果的に生成するために使用することができる。
366サンプルの78%では, LLMが生成したコミットメッセージが人間によって最高のものと評価された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.5784148764236114
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A commit message is a textual description of the code changes in a commit,
which is a key part of the Git version control system (VCS). It captures the
essence of software updating. Therefore, it can help developers understand code
evolution and facilitate efficient collaboration between developers. However,
it is time-consuming and labor-intensive to write good and valuable commit
messages. Some researchers have conducted extensive studies on the automatic
generation of commit messages and proposed several methods for this purpose,
such as generationbased and retrieval-based models. However, seldom studies
explored whether large language models (LLMs) can be used to generate commit
messages automatically and effectively. To this end, this paper designed and
conducted a series of experiments to comprehensively evaluate the performance
of popular open-source and closed-source LLMs, i.e., Llama 2 and ChatGPT, in
commit message generation. The results indicate that considering the BLEU and
Rouge-L metrics, LLMs surpass the existing methods in certain indicators but
lag behind in others. After human evaluations, however, LLMs show a distinct
advantage over all these existing methods. Especially, in 78% of the 366
samples, the commit messages generated by LLMs were evaluated by humans as the
best. This work not only reveals the promising potential of using LLMs to
generate commit messages, but also explores the limitations of commonly used
metrics in evaluating the quality of auto-generated commit messages.
- Abstract(参考訳): コミットメッセージ(commit message)は、gitバージョン管理システム(vcs)の重要な部分であるコミットのコード変更のテキスト記述である。
ソフトウェアアップデートの本質を捉えています。
したがって、コードの進化を理解し、開発者間の効率的なコラボレーションを促進するのに役立つ。
しかし、善良で価値のあるコミットメッセージを書くのは時間と労力がかかります。
一部の研究者はコミットメッセージの自動生成に関する広範囲な研究を行い、生成ベースや検索ベースモデルなど、この目的のためにいくつかの方法を提案した。
しかし、大規模言語モデル(LLM)がコミットメッセージを自動かつ効果的に生成できるかどうかを調査することはめったにない。
そこで本稿は,Llama 2 と ChatGPT のコミットメッセージ生成におけるオープンソースおよびクローズドソース LLM の性能を総合的に評価するための一連の実験を設計・実施した。
その結果,BLEU と Rouge-L の指標を考慮すれば,LLM は既存の指標の手法を超越するが,他の指標に遅れが生じることが示唆された。
しかし、人間による評価の後、LLMはこれらの既存の手法に対して明確な優位性を示している。
特に, 366サンプルの78%では, LLMが生成するコミットメッセージが人間によって最も優れていると評価された。
この作業は、llmsを使用してコミットメッセージを生成する有望な可能性を明らかにするだけでなく、自動生成コミットメッセージの品質評価において一般的に使用されるメトリクスの制限を探求するものだ。
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