論文の概要: Open-Source AI-based SE Tools: Opportunities and Challenges of Collaborative Software Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06201v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 10:47:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 15:09:49.580268
• Title: Open-Source AI-based SE Tools: Opportunities and Challenges of Collaborative Software Learning
• Title（参考訳）: オープンソースAIベースのSEツール:コラボレーション型ソフトウェア学習の可能性と課題
• Authors: Zhihao Lin, Wei Ma, Tao Lin, Yaowen Zheng, Jingquan Ge, Jun Wang, Jacques Klein, Tegawende Bissyande, Yang Liu, Li Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)タスクの進展に役立っている。 これらのAIベースのSEモデルのコラボレーションは、高品質なデータソースの最大化に重点を置いている。 特に高品質のデータは、しばしば商業的または機密性の高い価値を持ち、オープンソースAIベースのSEプロジェクトではアクセスできない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.395624804517034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become instrumental in advancing software engineering (SE) tasks, showcasing their efficacy in code understanding and beyond. Like traditional SE tools, open-source collaboration is key in realising the excellent products. However, with AI models, the essential need is in data. The collaboration of these AI-based SE models hinges on maximising the sources of high-quality data. However, data especially of high quality, often holds commercial or sensitive value, making it less accessible for open-source AI-based SE projects. This reality presents a significant barrier to the development and enhancement of AI-based SE tools within the software engineering community. Therefore, researchers need to find solutions for enabling open-source AI-based SE models to tap into resources by different organisations. Addressing this challenge, our position paper investigates one solution to facilitate access to diverse organizational resources for open-source AI models, ensuring privacy and commercial sensitivities are respected. We introduce a governance framework centered on federated learning (FL), designed to foster the joint development and maintenance of open-source AI code models while safeguarding data privacy and security. Additionally, we present guidelines for developers on AI-based SE tool collaboration, covering data requirements, model architecture, updating strategies, and version control. Given the significant influence of data characteristics on FL, our research examines the effect of code data heterogeneity on FL performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)タスクの進歩に役立ち、コード理解やその他の分野での有効性を示している。 従来のSEツールと同様に、優れた製品を実現する上で、オープンソースのコラボレーションが重要なのです。 しかし、AIモデルでは、データに必要不可欠である。 これらのAIベースのSEモデルのコラボレーションは、高品質なデータソースの最大化に重点を置いている。 しかし、特に高品質のデータは、しばしば商業的または機密性の高い価値を持ち、オープンソースAIベースのSEプロジェクトではアクセスできない。 この現実は、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティ内でAIベースのSEツールの開発と強化に重大な障壁をもたらします。 したがって、研究者は、オープンソースAIベースのSEモデルがさまざまな組織によってリソースにアクセスできるようにするためのソリューションを見つける必要がある。 この課題に対処するために、我々のポジションペーパーは、オープンソースのAIモデルのための多様な組織リソースへのアクセスを容易にし、プライバシと商業的感受性を尊重する一つのソリューションを調査する。 我々は、データプライバシとセキュリティを保護しつつ、オープンソースのAIコードモデルの共同開発とメンテナンスを促進するために設計された、フェデレートラーニング(FL)を中心としたガバナンスフレームワークを紹介します。 さらに、AIベースのSEツールコラボレーション、データ要件、モデルアーキテクチャ、アップデート戦略、バージョン管理に関するガイドラインも提示します。 本研究は,データ特性がFLに与える影響を考慮し,FLの性能に及ぼすコードデータの不均一性の影響について検討する。

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