論文の概要: Software Model Evolution with Large Language Models: Experiments on Simulated, Public, and Industrial Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17651v3
• Date: Tue, 12 Nov 2024 15:39:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:19:17.596297
• Title: Software Model Evolution with Large Language Models: Experiments on Simulated, Public, and Industrial Datasets
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるソフトウェアモデルの進化:シミュレーション、公開、産業データセットの実験
• Authors: Christof Tinnes, Alisa Welter, Sven Apel,
• Abstract要約: RAMCを用いたモデル補完のための大規模言語モデルの可能性を評価する。 大規模な言語モデルは、ソフトウェアモデルの進化をサポートするための有望な技術であることがわかった。 大規模言語モデルの一般的な推論能力は、ほとんど、うるさい、あるいは全く例のない概念を扱う際に特に有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.585732390922304
• License:
• Abstract: Modeling structure and behavior of software systems plays a crucial role in the industrial practice of software engineering. As with other software engineering artifacts, software models are subject to evolution. Supporting modelers in evolving software models with recommendations for model completions is still an open problem, though. In this paper, we explore the potential of large language models for this task. In particular, we propose an approach, RAMC, leveraging large language models, model histories, and retrieval-augmented generation for model completion. Through experiments on three datasets, including an industrial application, one public open-source community dataset, and one controlled collection of simulated model repositories, we evaluate the potential of large language models for model completion with RAMC. We found that large language models are indeed a promising technology for supporting software model evolution (62.30% semantically correct completions on real-world industrial data and up to 86.19% type-correct completions). The general inference capabilities of large language models are particularly useful when dealing with concepts for which there are few, noisy, or no examples at all.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアシステムの構造と振舞いのモデリングは、ソフトウェア工学の産業実践において重要な役割を果たす。 他のソフトウェアエンジニアリングアーティファクトと同様に、ソフトウェアモデルは進化の対象となる。 しかし、モデル完了を推奨するソフトウェアモデルの進化におけるモデラーのサポートは、まだ未解決の問題である。 本稿では,この課題に対する大規模言語モデルの可能性について検討する。 特に,大規模な言語モデル,モデル履歴,モデル補完のための検索拡張生成を活用したRAMCを提案する。 産業アプリケーション,オープンソースコミュニティデータセット,シミュレートされたモデルリポジトリの1つの制御されたコレクションを含む3つのデータセットの実験を通じて,RAMCでモデル補完を行うための大規模言語モデルの可能性を評価する。 大規模な言語モデルは、ソフトウェアモデルの進化をサポートするための有望な技術であることがわかった(62.30%が実世界の産業データに対して意味論的に正しい完成であり、86.19%の型正しい完成である)。 大規模言語モデルの一般的な推論能力は、ほとんど、うるさい、あるいは全く例のない概念を扱う際に特に有用である。

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