論文の概要: Automated Smart Contract Summarization via LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04863v3
• Date: Wed, 21 Feb 2024 14:18:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 19:17:05.401517
• Title: Automated Smart Contract Summarization via LLMs
• Title（参考訳）: LLMによるスマートコントラクトの自動要約
• Authors: Yingjie Mao, Xiaoqi Li, Zongwei Li, Wenkai Li
• Abstract要約: 本稿では,実世界のスマートコントラクト上でのジェミニの評価,MMTransとの比較,マルチモーダルプロンプトを組み合わせてコントラクトコード要約を生成する方法について検討する。 我々は、生成した要約の質を測定するために、広く使われている指標(BLEU、METEOR、ROUGE-L)を採用する。 実験の結果、Gemini-Pro-VisionはMETEORとROUGE-Lのメトリクスの下で3発のプロンプトによって生成されたコードコメントに対して21.17%と21.05%のスコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8225825738565354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic code Summarization generation technology is widely used in the development and maintenance of smart contracts. In recent years, with the advent of Large Language Models (LLMs), Gemini has received a lot of attention as the first Large Multimodal Models (LMMs) to support multimodal input. However, it is unclear how LMMs can generate contract code summarization from multimodal inputs. In this paper, we focus on evaluating Gemini on real-world smart contracts, comparing it to the MMTrans, and exploring how to combine multimodal prompts to generate a contract code summarization. We adopt several widely used metrics (BLEU, METEOR, and ROUGE-L) to measure the quality of the generated summarization. Our experiments show that Gemini-Pro-Vision achieves 21.17\% and 21.05\% scores for code comments generated by three-shot prompts under METEOR and ROUGE-L metrics. The above scores are better than those generated by one-shot and five-shot prompts.
• Abstract（参考訳）: 自動コード要約生成技術はスマートコントラクトの開発と保守に広く利用されている。 近年,Large Language Models (LLMs) の出現に伴い,Gemini はマルチモーダル入力をサポートする最初のLMM (Large Multimodal Models) として注目されている。 しかし、LMMがマルチモーダル入力から契約コード要約を生成する方法は不明である。 本稿では,実世界のスマートコントラクト上でのGeminiの評価,MMTransとの比較,マルチモーダルプロンプトの組み合わせによる契約コード要約の方法について検討する。 我々は、生成した要約の質を測定するために、広く使われている指標(BLEU、METEOR、ROUGE-L)を採用する。 実験の結果,METEORとROUGE-Lの3ショットプロンプトで生成されたコードコメントに対して,Gemini-Pro-Visionの21.17\%と21.05\%のスコアが得られた。 上のスコアは、ワンショットと5ショットプロンプトで生成されたスコアよりも優れている。

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