論文の概要: Reimagining Self-Adaptation in the Age of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09866v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 15:30:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 21:47:37.219289
- Title: Reimagining Self-Adaptation in the Age of Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける自己適応の再考
- Authors: Raghav Donakanti, Prakhar Jain, Shubham Kulkarni, Karthik Vaidhyanathan,
- Abstract要約: 本稿では、ジェネレーティブAI(GenAI)を用いて、アーキテクチャ適応の有効性と効率を高めるためのビジョンを提案する。
そこで我々は,Large Language Models (LLMs) が文脈依存適応戦略を自律的に生成できることを提案する。
我々の研究結果は、GenAIがソフトウェアシステムの動的適応性とレジリエンスを改善する大きな可能性を持っていることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9999629695552195
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Modern software systems are subjected to various types of uncertainties arising from context, environment, etc. To this end, self-adaptation techniques have been sought out as potential solutions. Although recent advances in self-adaptation through the use of ML techniques have demonstrated promising results, the capabilities are limited by constraints imposed by the ML techniques, such as the need for training samples, the ability to generalize, etc. Recent advancements in Generative AI (GenAI) open up new possibilities as it is trained on massive amounts of data, potentially enabling the interpretation of uncertainties and synthesis of adaptation strategies. In this context, this paper presents a vision for using GenAI, particularly Large Language Models (LLMs), to enhance the effectiveness and efficiency of architectural adaptation. Drawing parallels with human operators, we propose that LLMs can autonomously generate similar, context-sensitive adaptation strategies through its advanced natural language processing capabilities. This method allows software systems to understand their operational state and implement adaptations that align with their architectural requirements and environmental changes. By integrating LLMs into the self-adaptive system architecture, we facilitate nuanced decision-making that mirrors human-like adaptive reasoning. A case study with the SWIM exemplar system provides promising results, indicating that LLMs can potentially handle different adaptation scenarios. Our findings suggest that GenAI has significant potential to improve software systems' dynamic adaptability and resilience.
- Abstract（参考訳）: 現代のソフトウェアシステムには、コンテキストや環境などに起因するさまざまな不確実性がある。
この目的のために、自己適応技術は潜在的な解決策として求められている。
ML技術を用いた自己適応の最近の進歩は有望な成果を示しているが、その能力は、トレーニングサンプルの必要性、一般化能力など、ML技術によって課される制約によって制限されている。
生成AI(GenAI)の最近の進歩は、大量のデータに基づいてトレーニングされているため、新たな可能性を開き、不確実性の解釈と適応戦略の合成を可能にする可能性がある。
本稿では,GenAI,特にLarge Language Models (LLMs) を用いたアーキテクチャ適応の有効性と効率を高めるためのビジョンを提案する。
人間の演算子と平行に描画することで,LLMは,その高度な自然言語処理能力によって,類似した文脈に敏感な適応戦略を自律的に生成できることを示す。
この手法により、ソフトウェアシステムは、その運用状態を理解し、アーキテクチャ要求や環境変化に合わせて適応を実装することができる。
LLMを自己適応型システムアーキテクチャに統合することにより、人間のような適応推論を反映したニュアンスな意思決定を容易にする。
SWIMの判例システムによるケーススタディは有望な結果をもたらし、LLMが異なる適応シナリオを扱えることを示唆している。
我々の研究結果は、GenAIがソフトウェアシステムの動的適応性とレジリエンスを改善する大きな可能性を持っていることを示唆している。
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