論文の概要: An Empirical Study on Low Code Programming using Traditional vs Large Language Model Support
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01156v2
- Date: Thu, 6 Jun 2024 12:07:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 23:50:27.792168
- Title: An Empirical Study on Low Code Programming using Traditional vs Large Language Model Support
- Title（参考訳）: 従来の言語モデルと大規模言語モデルを用いた低言語プログラミングに関する実証的研究
- Authors: Yongkun Liu, Jiachi Chen, Tingting Bi, John Grundy, Yanlin Wang, Jianxing Yu, Ting Chen, Yutian Tang, Zibin Zheng,
- Abstract要約: 低コードプログラミング(Low-code Programming、LCP)は、より抽象度の低いモデルを用いたプログラミングである。
LCP と LLM ベースの LCP に対する従来のアプローチの技術的原則と応用シナリオは、大きく異なる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.74300707132544
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-code programming (LCP) refers to programming using models at higher levels of abstraction, resulting in less manual and more efficient programming, and reduced learning effort for amateur developers. Many LCP tools have rapidly evolved and have benefited from the concepts of visual programming languages (VPLs) and programming by demonstration (PBD). With huge increase in interest in using large language models (LLMs) in software engineering, LLM-based LCP has began to become increasingly important. However, the technical principles and application scenarios of traditional approaches to LCP and LLM-based LCP are significantly different. Understanding these key differences and characteristics in the application of the two approaches to LCP by users is crucial for LCP providers in improving existing and developing new LCP tools, and in better assisting users in choosing the appropriate LCP technology. We conducted an empirical study of both traditional LCP and LLM-based LCP. We analyzed developers' discussions on Stack Overflow (SO) over the past three years and then explored the similarities and differences between traditional LCP and LLM-based LCP features and developer feedback. Our findings reveal that while traditional LCP and LLM-based LCP share common primary usage scenarios, they significantly differ in scope, limitations and usage throughout the software development lifecycle, particularly during the implementation phase. We also examine how LLMs impact and integrate with LCP, discussing the latest technological developments in LLM-based LCP, such as its integration with VPLs and the application of LLM Agents in software engineering.
- Abstract（参考訳）: 低コードプログラミング(LCP)は、より抽象度の高いモデルを用いたプログラミングであり、結果として、手作業の少ない、より効率的なプログラミングが可能となり、アマチュア開発者にとっての学習の労力を減らした。
多くのLCPツールは急速に進化し、ビジュアルプログラミング言語(VPL)やデモによるプログラミング(PBD)の概念の恩恵を受けている。
ソフトウェア工学における大規模言語モデル(LLM)の使用に対する関心が大幅に高まり、LLMベースのLCPがますます重要になってきています。
しかし、LCPやLCMベースのLCPに対する従来のアプローチの技術的な原則や応用シナリオは大きく異なる。
ユーザによるLCPへの2つのアプローチの適用におけるこれらの重要な違いと特徴を理解することは、LCPプロバイダにとって、既存のLCPツールの改善と新しいLCPツールの開発、適切なLCP技術の選択におけるユーザ支援において不可欠である。
従来のLCPとLCMを併用したLCPの実証的研究を行った。
私たちは過去3年間のStack Overflow(SO)に関する開発者の議論を分析し、従来のLCPとLLMベースのLCP機能と開発者のフィードバックの類似点と相違点を調査しました。
従来の LCP と LLM ベースの LCP では,開発ライフサイクル全体,特に実装フェーズにおいて,適用範囲,制限,使用状況が大きく異なることが判明した。
また,LLMがLCPにどのように影響し,LCPと統合するかについても検討し,VPLとの統合やソフトウェア工学へのLLMエージェントの適用など,LLMベースのLCPの最新技術開発について論じる。
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