論文の概要: Morescient GAI for Software Engineering (Extended Version)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04710v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 09:51:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:39:59.368665
• Title: Morescient GAI for Software Engineering (Extended Version)
• Title（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリングのためのより高度なGAI(拡張バージョン)
• Authors: Marcus Kessel, Colin Atkinson,
• Abstract要約: 我々は,オープンサイエンスの原則に従って,GAIモデルを設計し,発展し,普及させる方法について,ビジョンとロードマップを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4861619769660637
• License:
• Abstract: The ability of Generative AI (GAI) technology to automatically check, synthesize and modify software engineering artifacts promises to revolutionize all aspects of software engineering. Using GAI for software engineering tasks is consequently one of the most rapidly expanding fields of software engineering research, with over a hundred LLM-based code models having been published since 2021. However, the overwhelming majority of existing code models share a major weakness - they are exclusively trained on the syntactic facet of software, significantly lowering their trustworthiness in tasks dependent on software semantics. To address this problem, a new class of "Morescient" GAI is needed that is "aware" of (i.e., trained on) both the semantic and static facets of software. This, in turn, will require a new generation of software observation platforms capable of generating large quantities of execution observations in a structured and readily analyzable way. In this paper, we present a vision and roadmap for how such "Morescient" GAI models can be engineered, evolved and disseminated according to the principles of open science.
• Abstract（参考訳）: 生成AI(GAI)技術がソフトウェアエンジニアリングの成果物を自動的にチェックし、合成し、修正できることは、ソフトウェアエンジニアリングのあらゆる側面に革命をもたらすことを約束する。 従って、ソフトウェアエンジニアリングのタスクにGAIを使用することは、2021年から100以上のLLMベースのコードモデルが発行され、ソフトウェアエンジニアリング研究の最も急速に拡大している分野の1つである。 しかし、既存のコードモデルの圧倒的多数は、大きな弱点を共有している。それらはソフトウェアの統語的側面にのみ訓練されており、ソフトウェアセマンティクスに依存するタスクに対する信頼性を著しく低下させています。 この問題に対処するためには、ソフトウェアのセマンティックな面と静的な面の両方を(すなわち、訓練された)「認識する」新しいクラスである"Morescient" GAIが必要である。 これにより、構造化され、容易に分析可能な方法で大量の実行観察を生成できる、新しい世代のソフトウェア観測プラットフォームが必要になります。 本稿では,オープンサイエンスの原則に則って,このような「先進的」なGAIモデルを設計・発展・普及するためのビジョンとロードマップを示す。

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