論文の概要: Automatic Programming: Large Language Models and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02213v1
• Date: Fri, 3 May 2024 16:19:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 12:16:37.180729
• Title: Automatic Programming: Large Language Models and Beyond
• Title（参考訳）: 自動プログラミング: 大規模言語モデルとそれ以上
• Authors: Michael R. Lyu, Baishakhi Ray, Abhik Roychoudhury, Shin Hwei Tan, Patanamon Thongtanunam,
• Abstract要約: 我々は,プログラマの責任に関するコード品質,セキュリティ,関連する問題について検討する。 ソフトウェア工学の進歩が自動プログラミングを実現する方法について論じる。 我々は、近い将来のプログラミング環境に焦点をあてて、先見的な視点で締めくくります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.34544922560503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic programming has seen increasing popularity due to the emergence of tools like GitHub Copilot which rely on Large Language Models (LLMs). At the same time, automatically generated code faces challenges during deployment due to concerns around quality and trust. In this article, we study automated coding in a general sense and study the concerns around code quality, security and related issues of programmer responsibility. These are key issues for organizations while deciding on the usage of automatically generated code. We discuss how advances in software engineering such as program repair and analysis can enable automatic programming. We conclude with a forward looking view, focusing on the programming environment of the near future, where programmers may need to switch to different roles to fully utilize the power of automatic programming. Automated repair of automatically generated programs from LLMs, can help produce higher assurance code from LLMs, along with evidence of assurance
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に依存するGitHub Copilotのようなツールが出現したことで、自動プログラミングの人気が高まっている。 同時に、自動生成されたコードは、品質と信頼に関する懸念から、デプロイメント中に課題に直面します。 本稿では,プログラマの責任に関するコード品質やセキュリティ,関連する問題について,一般的な意味での自動化コーディングについて検討する。 これらは、自動生成されたコードの使用を判断しながら、組織にとって重要な問題である。 本稿では,プログラムの修復や解析といったソフトウェア工学の進歩が,自動プログラミングを実現する方法について論じる。 プログラマは、自動プログラミングのパワーを完全に活用するために、さまざまな役割に切り替える必要があるかもしれない。 LLMから自動生成されたプログラムの自動修復は、LLMから高い保証コードを生成するのに役立ち、保証の証拠となる。

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