Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using LLMs in Software Requirements Specifications: An Empirical Evaluation

論文の概要: Using LLMs in Software Requirements Specifications: An Empirical Evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17842v1
Date: Sat, 27 Apr 2024 09:37:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 19:01:27.410837
Title: Using LLMs in Software Requirements Specifications: An Empirical Evaluation
Title（参考訳）: ソフトウェア要件仕様におけるLCMの使用:実証的評価
Authors: Madhava Krishna, Bhagesh Gaur, Arsh Verma, Pankaj Jalote,
Abstract要約: ソフトウェア要件仕様のドラフト作成におけるGPT-4とCodeLlamaの性能を評価する。この結果から,LSMはエントリーレベルのソフトウェア技術者の出力品質と一致し,SRSを生成できることが示唆された。 LLMは、生産性を向上させるために、ソフトウェアエンジニアによって有利に使用できると結論付けています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2812395851874055
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The creation of a Software Requirements Specification (SRS) document is important for any software development project. Given the recent prowess of Large Language Models (LLMs) in answering natural language queries and generating sophisticated textual outputs, our study explores their capability to produce accurate, coherent, and structured drafts of these documents to accelerate the software development lifecycle. We assess the performance of GPT-4 and CodeLlama in drafting an SRS for a university club management system and compare it against human benchmarks using eight distinct criteria. Our results suggest that LLMs can match the output quality of an entry-level software engineer to generate an SRS, delivering complete and consistent drafts. We also evaluate the capabilities of LLMs to identify and rectify problems in a given requirements document. Our experiments indicate that GPT-4 is capable of identifying issues and giving constructive feedback for rectifying them, while CodeLlama's results for validation were not as encouraging. We repeated the generation exercise for four distinct use cases to study the time saved by employing LLMs for SRS generation. The experiment demonstrates that LLMs may facilitate a significant reduction in development time for entry-level software engineers. Hence, we conclude that the LLMs can be gainfully used by software engineers to increase productivity by saving time and effort in generating, validating and rectifying software requirements.
Abstract（参考訳）: ソフトウェア要件仕様(SRS)文書の作成は、あらゆるソフトウェア開発プロジェクトにとって重要である。近年のLarge Language Models(LLMs)が自然言語クエリに応答し、洗練されたテキスト出力を生成するのに長けていることを踏まえ、本研究では、これらのドキュメントの正確で一貫性があり構造化されたドラフトを作成する能力について検討し、ソフトウェア開発ライフサイクルを加速させる。 GPT-4 と CodeLlama の大学部経営システム用 SRS のドラフト作成における性能を評価し、8 つの異なる基準を用いて人体ベンチマークと比較した。この結果から,LSMはエントリーレベルのソフトウェア技術者の出力品質と一致してSRSを生成し,完全かつ一貫したドラフトを作成できることが示唆された。また、所与の要件文書における問題を特定し、修正するLLMの能力についても評価する。実験の結果, GPT-4は問題を特定し, 修正のための建設的フィードバックを与えることができることがわかったが, CodeLlama の検証結果はそれほど奨励的ではなかった。 SRS 生成に LLM を用いて保存した時間を4つの異なるユースケースに分けて検討した。この実験は、LSMがエントリーレベルのソフトウェアエンジニアの開発時間を著しく短縮することを示した。したがって、LLMは、ソフトウェア要件の生成、検証、修正に要する時間と労力を節約し、生産性を向上させるために、ソフトウェアエンジニアによって有利に使用できると結論付けます。

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