論文の概要: RAG-Enhanced Commit Message Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05514v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 06:23:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 18:13:31.826419
• Title: RAG-Enhanced Commit Message Generation
• Title（参考訳）: RAG強化コミットメッセージ生成
• Authors: Linghao Zhang, Hongyi Zhang, Chong Wang, Peng Liang,
• Abstract要約: コミットメッセージ生成は、自動化ソフトウェアエンジニアリングにおける研究ホットスポットとなっている。 本稿では,CommiTメッセージ生成のためのRetrieval-AugmentedフレームワークであるREACTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.858678357308726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Commit message is one of the most important textual information in software development and maintenance. However, it is time-consuming and labor-intensive to write commit messages manually. Commit Message Generation (CMG) has become a research hotspot in automated software engineering. Researchers have proposed several methods for CMG and achieved great results. In recent years, CodeBERT, CodeT5, and other Pre-trained Language Models (PLMs) for code have been proposed. These models can be easily transferred to code-related downstream tasks including CMG with simple fine-tuning and can achieve impressive performance. Moreover, Large Language Models (LLMs) with code capabilities (e.g., ChatGPT, Llama 3, Gemma) can be directly applied to various tasks by designing instruct prompts without training. This brings new possibilities to the CMG task. In this work, we propose REACT, a novel REtrieval-Augmented framework for CommiT message generation, which effectively integrates advanced retrieval techniques with different PLMs and LLMs and can broadly enhance the performance of various models on the CMG task. Specifically, we design and build a hybrid retriever to retrieve the most relevant code diff and commit message pair from the code base as an "exemplar". Then, the retrieved pair is utilized to guide and enhance the generation of commit messages by PLMs and LLMs through fine-tuning and in-context learning. Our approach is evaluated on a widely-used dataset. The experimental results show that REACT significantly enhances the performance of various models on the CMG task, improving the BLEU score of CodeT5 by up to 55%, boosting Llama 3's BLEU score by 102%, and substantially surpassing all baselines, achieving a new SOTA. This demonstrates the effectiveness and broad applicability of our framework that can enhance CMG by a large margin.
• Abstract（参考訳）: コミットメッセージは、ソフトウェア開発とメンテナンスにおいて最も重要なテキスト情報のひとつです。 しかし、手動でコミットメッセージを書くのに時間がかかり、労力がかかります。 コミットメッセージ生成(CMG)は、自動化ソフトウェアエンジニアリングにおける研究ホットスポットとなっている。 研究者はCMGのいくつかの方法を提案し、大きな成果を上げている。 近年、コードのためのCodeBERT、CodeT5、その他の事前訓練言語モデル(PLM)が提案されている。 これらのモデルは、単純な微調整でCMGなどのコード関連下流タスクに簡単に移行でき、優れたパフォーマンスを実現することができる。 さらに、コード機能(ChatGPT、Llama 3、Gemmaなど)を持つLarge Language Models(LLM)は、トレーニングなしでインストラクションプロンプトを設計することで、様々なタスクに直接適用することができる。 これにより、CMGタスクに新たな可能性をもたらす。 本研究では,様々なPLMとLLMを効果的に統合し,CMGタスク上での各種モデルの性能を広範囲に向上する,新しいRetrieval-Augmented framework for CommiTメッセージ生成手法であるREACTを提案する。 具体的には、コードベースから最も関連性の高いdiffとcommitメッセージペアを"例"として検索するハイブリッドレトリバーを設計し、構築する。 次に、検索したペアを用いて、微調整およびテキスト内学習により、PLMとLMによるコミットメッセージの生成をガイドし、強化する。 我々のアプローチは広く使われているデータセットで評価される。 実験の結果、REACTはCMGタスクにおける各種モデルの性能を大幅に向上させ、CodeT5のBLEUスコアを最大55%向上させ、Llama 3のBLEUスコアを102%向上させ、全てのベースラインを大幅に上回り、新しいSOTAを実現した。 このことは、CMGを大きなマージンで強化できるフレームワークの有効性と幅広い適用性を示している。

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