論文の概要: Source Code Summarization in the Era of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07959v1
- Date: Tue, 9 Jul 2024 05:48:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 21:48:59.196140
- Title: Source Code Summarization in the Era of Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるソースコード要約
- Authors: Weisong Sun, Yun Miao, Yuekang Li, Hongyu Zhang, Chunrong Fang, Yi Liu, Gelei Deng, Yang Liu, Zhenyu Chen,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コード関連のタスクのパフォーマンスを大幅に向上させた。
本稿では,LLMにおけるコード要約の体系的および包括的研究を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.715005053430957
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To support software developers in understanding and maintaining programs, various automatic (source) code summarization techniques have been proposed to generate a concise natural language summary (i.e., comment) for a given code snippet. Recently, the emergence of large language models (LLMs) has led to a great boost in the performance of code-related tasks. In this paper, we undertake a systematic and comprehensive study on code summarization in the era of LLMs, which covers multiple aspects involved in the workflow of LLM-based code summarization. Specifically, we begin by examining prevalent automated evaluation methods for assessing the quality of summaries generated by LLMs and find that the results of the GPT-4 evaluation method are most closely aligned with human evaluation. Then, we explore the effectiveness of five prompting techniques (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, critique, and expert) in adapting LLMs to code summarization tasks. Contrary to expectations, advanced prompting techniques may not outperform simple zero-shot prompting. Next, we investigate the impact of LLMs' model settings (including top\_p and temperature parameters) on the quality of generated summaries. We find the impact of the two parameters on summary quality varies by the base LLM and programming language, but their impacts are similar. Moreover, we canvass LLMs' abilities to summarize code snippets in distinct types of programming languages. The results reveal that LLMs perform suboptimally when summarizing code written in logic programming languages compared to other language types. Finally, we unexpectedly find that CodeLlama-Instruct with 7B parameters can outperform advanced GPT-4 in generating summaries describing code implementation details and asserting code properties. We hope that our findings can provide a comprehensive understanding of code summarization in the era of LLMs.
- Abstract（参考訳）: プログラムの理解と保守を支援するため、与えられたコードスニペットに対して簡潔な自然言語要約(すなわちコメント)を生成するために、様々な自動(ソース)コード要約技術が提案されている。
近年,大規模言語モデル(LLM)の出現により,コード関連タスクのパフォーマンスが大幅に向上している。
本稿では,LLMのコード要約のワークフローに関わる複数の側面を網羅する,LLM時代のコード要約に関する体系的かつ包括的な研究を行う。
具体的には, LLM が生成する要約の質を評価するための一般的な自動評価手法を調べ, GPT-4 評価手法の結果が人間の評価と最もよく一致していることを見出した。
次に,LLMをコード要約タスクに適用する5つのプロンプト技術(ゼロショット,少数ショット,チェーンオブ思想,批判,専門家)の有効性について検討する。
期待とは対照的に、高度なプロンプト技術は単純なゼロショットプロンプトよりも優れているとは限らない。
次に,LLMのモデル設定(トップ\_pおよび温度パラメータを含む)が生成した要約の品質に及ぼす影響について検討する。
要約品質に対する2つのパラメータの影響は,LLMとプログラミング言語によって異なるが,その影響は類似している。
さらに、異なるタイプのプログラミング言語でコードスニペットを要約するLLMの能力を活用できます。
その結果,LLMは他の言語と比較して,論理型言語で記述されたコードを要約する場合に準最適に動作することがわかった。
最後に, 7B パラメータを持つ CodeLlama-Instruct が,コード実装の詳細記述やコードプロパティのアサートにおいて,高度な GPT-4 よりも優れていることを発見した。
LLM時代のコード要約を包括的に理解できればと思っています。
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