論文の概要: Prompting Large Language Models to Tackle the Full Software Development Lifecycle: A Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08604v3
• Date: Sat, 14 Dec 2024 09:45:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:53:12.000473
• Title: Prompting Large Language Models to Tackle the Full Software Development Lifecycle: A Case Study
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを使ってソフトウェア開発ライフサイクル全体に取り組む - ケーススタディ
• Authors: Bowen Li, Wenhan Wu, Ziwei Tang, Lin Shi, John Yang, Jinyang Li, Shunyu Yao, Chen Qian, Binyuan Hui, Qicheng Zhang, Zhiyin Yu, He Du, Ping Yang, Dahua Lin, Chao Peng, Kai Chen,
• Abstract要約: DevEvalでソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって、大きな言語モデル(LLM)のパフォーマンスを調査します。 DevEvalは4つのプログラミング言語、複数のドメイン、高品質なデータ収集、各タスクに対して慎重に設計および検証されたメトリクスを備えている。 GPT-4を含む現在のLLMは、DevEvalで提示される課題を解決できないことが実証研究によって示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.24266814625685
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have significantly enhanced their coding capabilities. However, existing benchmarks predominantly focused on simplified or isolated aspects of coding, such as single-file code generation or repository issue debugging, falling short of measuring the full spectrum of challenges raised by real-world programming activities. In this case study, we explore the performance of LLMs across the entire software development lifecycle with DevEval, encompassing stages including software design, environment setup, implementation, acceptance testing, and unit testing. DevEval features four programming languages, multiple domains, high-quality data collection, and carefully designed and verified metrics for each task. Empirical studies show that current LLMs, including GPT-4, fail to solve the challenges presented within DevEval. Our findings offer actionable insights for the future development of LLMs toward real-world programming applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、そのコーディング能力を著しく向上させた。 しかし、既存のベンチマークは主に、単一ファイルのコード生成やリポジトリのイシューデバッギングなど、コーディングの単純化または分離された側面に焦点を当てており、実際のプログラミング活動によって引き起こされる課題の完全な範囲を測るには至っていない。 本稿では、ソフトウェア設計、環境設定、実装、受け入れテスト、単体テストを含む、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたるLCMのパフォーマンスについて、DevEvalを用いて検討する。 DevEvalは4つのプログラミング言語、複数のドメイン、高品質なデータ収集、各タスクに対して慎重に設計および検証されたメトリクスを備えている。 GPT-4を含む現在のLLMは、DevEvalで提示される課題を解決できないことが実証研究によって示されている。 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,実用的な知見を提供するものである。

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