論文の概要: Assessing GPT-4-Vision's Capabilities in UML-Based Code Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14370v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 17:21:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 13:08:10.035932
- Title: Assessing GPT-4-Vision's Capabilities in UML-Based Code Generation
- Title（参考訳）: UMLに基づくコード生成におけるGPT-4-Visionの能力評価
- Authors: Gábor Antal, Richárd Vozár, Rudolf Ferenc,
- Abstract要約: GPT-4-Visionは最先端のディープラーニングモデルである。
UML(Unified Modeling Language)クラスダイアグラムを完全なJavaクラスファイルに変換することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5789654849162464
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emergence of advanced neural networks has opened up new ways in automated code generation from conceptual models, promising to enhance software development processes. This paper presents a preliminary evaluation of GPT-4-Vision, a state-of-the-art deep learning model, and its capabilities in transforming Unified Modeling Language (UML) class diagrams into fully operating Java class files. In our study, we used exported images of 18 class diagrams comprising 10 single-class and 8 multi-class diagrams. We used 3 different prompts for each input, and we manually evaluated the results. We created a scoring system in which we scored the occurrence of elements found in the diagram within the source code. On average, the model was able to generate source code for 88% of the elements shown in the diagrams. Our results indicate that GPT-4-Vision exhibits proficiency in handling single-class UML diagrams, successfully transforming them into syntactically correct class files. However, for multi-class UML diagrams, the model's performance is weaker compared to single-class diagrams. In summary, further investigations are necessary to exploit the model's potential completely.
- Abstract（参考訳）: 高度なニューラルネットワークの出現は、概念モデルから自動コード生成の新しい方法を開き、ソフトウェア開発プロセスを強化することを約束している。
本稿では、最先端のディープラーニングモデルであるGPT-4-Visionの予備評価と、Unified Modeling Language(UML)クラス図を完全なJavaクラスファイルに変換する機能について述べる。
そこで本研究では,10のシングルクラス図と8のマルチクラス図からなる18のクラス図のエクスポート画像を用いた。
入力毎に3つの異なるプロンプトを使い、手動で結果を評価しました。
ソースコード内のダイアグラムに現れる要素をスコアリングするシステムを作成しました。
平均して、このモデルは図に示す要素の88%のソースコードを生成することができた。
以上の結果から,GPT-4-Visionは単一クラスUML図の処理能力を示し,それらを構文的に正しいクラスファイルに変換することに成功した。
しかし、マルチクラスのUMLダイアグラムの場合、モデルの性能はシングルクラスのダイアグラムよりも弱い。
要約すると、モデルの可能性を完全に活用するには、さらなる調査が必要である。
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