論文の概要: RAG-Enhanced Commit Message Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05514v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 17:15:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-05 03:34:37.616938
• 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研究ホットスポットになっている。 手動でコミットメッセージを書くのに時間がかかります。 本稿では,Retrieval-Augmented framework for CommiTメッセージ生成のためのREACTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.858678357308726
• License:
• Abstract: Commit message is one of the most important textual information in software development and maintenance. However, it is time-consuming to write commit messages manually. Commit Message Generation (CMG) has become a research hotspot. Recently, several pre-trained language models (PLMs) and large language models (LLMs) with code capabilities have been introduced, demonstrating impressive performance on code-related tasks. Meanwhile, prior studies have explored the utilization of retrieval techniques for CMG, but it is still unclear what effects would emerge from combining advanced retrieval techniques with various generation models. This paper proposed REACT, a REtrieval-Augmented framework for CommiT message generation. It integrates advanced retrieval techniques with different PLMs and LLMs, to enhance the performance of these models on the CMG task. Specifically, a hybrid retriever is designed and used to retrieve the most relevant code diff and commit message pair as an exemplar. Then, the retrieved pair is utilized to guide and enhance the CMG task by PLMs and LLMs through fine-tuning and in-context learning. The experimental results show that REACT significantly enhances these models' performance 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.
• 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る。 コミットメッセージ生成(CMG)は研究ホットスポットとなっている。 近年,コード機能を備えた事前学習型言語モデル (PLM) と大規模言語モデル (LLM) がいくつか導入され,コード関連タスクのパフォーマンスが著しく向上している。 一方、従来の研究では、CMGの検索技術の利用について検討されてきたが、先進的な検索技術と様々な世代モデルを組み合わせることでどのような効果が生じるのかは、いまだ不明である。 本稿では,Retrieval-Augmented framework for CommiTメッセージ生成のためのREACTを提案する。 CMGタスクでこれらのモデルの性能を向上させるため、異なるPLMとLCMを併用した高度な検索手法を組み込んだ。 具体的には、ハイブリッドレトリバーを設計し、最も関連性の高いコードdiffとコミットメッセージペアを例示として検索する。 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LCMによるCMGタスクをガイドし、強化する。 実験の結果、REACTはこれらの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った。

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