論文の概要: Automated Commit Message Generation with Large Language Models: An Empirical Study and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14824v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 01:37:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:21:18.630650
• Title: Automated Commit Message Generation with Large Language Models: An Empirical Study and Beyond
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた自動コミットメッセージ生成:実証的研究とその先
• Authors: Pengyu Xue, Linhao Wu, Zhongxing Yu, Zhi Jin, Zhen Yang, Xinyi Li, Zhenyu Yang, Yue Tan,
• Abstract要約: コミットメッセージ生成(CMG)アプローチは、与えられたコード差分に基づいてコミットメッセージを自動的に生成することを目的としている。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて高品質なコミットメッセージの生成にどの程度の期間を費やしてきたかを調べるための,最初の包括的な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.151927600694066
• License:
• Abstract: Commit Message Generation (CMG) approaches aim to automatically generate commit messages based on given code diffs, which facilitate collaboration among developers and play a critical role in Open-Source Software (OSS). Very recently, Large Language Models (LLMs) have demonstrated extensive applicability in diverse code-related task. But few studies systematically explored their effectiveness using LLMs. This paper conducts the first comprehensive experiment to investigate how far we have been in applying LLM to generate high-quality commit messages. Motivated by a pilot analysis, we first clean the most widely-used CMG dataset following practitioners' criteria. Afterward, we re-evaluate diverse state-of-the-art CMG approaches and make comparisons with LLMs, demonstrating the superior performance of LLMs against state-of-the-art CMG approaches. Then, we further propose four manual metrics following the practice of OSS, including Accuracy, Integrity, Applicability, and Readability, and assess various LLMs accordingly. Results reveal that GPT-3.5 performs best overall, but different LLMs carry different advantages. To further boost LLMs' performance in the CMG task, we propose an Efficient Retrieval-based In-Context Learning (ICL) framework, namely ERICommiter, which leverages a two-step filtering to accelerate the retrieval efficiency and introduces semantic/lexical-based retrieval algorithm to construct the ICL examples. Extensive experiments demonstrate the substantial performance improvement of ERICommiter on various LLMs for code diffs of different programming languages. Meanwhile, ERICommiter also significantly reduces the retrieval time while keeping almost the same performance. Our research contributes to the understanding of LLMs' capabilities in the CMG field and provides valuable insights for practitioners seeking to leverage these tools in their workflows.
• Abstract（参考訳）: コミットメッセージ生成(CMG)アプローチは、与えられたコード差分に基づいてコミットメッセージを自動的に生成することを目的としており、開発者間のコラボレーションを促進し、オープンソースソフトウェア(OSS)において重要な役割を果たす。 最近、Large Language Models (LLMs) は様々なコード関連タスクに広範な適用性を示した。 しかし、LSMを用いてその効果を体系的に研究する研究はほとんどない。 本稿では,LLMによる高品質なコミットメッセージの生成にどの程度の期間を費やしてきたかを調べるための,最初の総合的な実験を行う。 パイロット分析により,まず,実践者の基準に従って,最も広く使用されているCMGデータセットをクリーニングする。 その後、多種多様な最先端CMGアプローチを再評価し、LLMとの比較を行い、最先端CMGアプローチに対するLCMの優れた性能を示す。 さらに、OSSの実践に続き、精度、統合性、適用性、可読性を含む4つの手動メトリクスを提案し、それに応じて様々なLCMを評価する。 その結果, GPT-3.5は総じて高い性能を示したが, 異なるLLMは異なる利点を示した。 CMGタスクにおけるLLMの性能をさらに向上するために,2段階のフィルタリングを活用して検索効率を向上し,意味・語彙に基づく検索アルゴリズムを導入してICLの例を構築する,効率的な検索型インコンテキスト学習(ICL)フレームワークであるERICommiterを提案する。 様々なプログラミング言語のコード差分に対する様々な LLM 上でのERICommiter の大幅な性能向上を実験により実証した。 一方、ERICommiterは、ほぼ同じ性能を維持しながら、検索時間を著しく短縮する。 我々の研究は、CMG分野におけるLLMの能力の理解に寄与し、これらのツールをワークフローで活用しようとする実践者に貴重な洞察を提供する。

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