論文の概要: On the Utility of Domain Modeling Assistance with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12577v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 13:55:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:34.751734
• Title: On the Utility of Domain Modeling Assistance with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたドメインモデリング支援システムの有用性について
• Authors: Meriem Ben Chaaben, Lola Burgueño, Istvan David, Houari Sahraoui,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とドメインモデリング支援のための数発のプロンプト学習を利用した新しいアプローチの有用性を評価する。 このアプローチの目的は、不足するドメイン固有のデータセット上で、AIベースの補完モデルの広範なトレーニングの必要性を克服することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.874893537471256
• License:
• Abstract: Model-driven engineering (MDE) simplifies software development through abstraction, yet challenges such as time constraints, incomplete domain understanding, and adherence to syntactic constraints hinder the design process. This paper presents a study to evaluate the usefulness of a novel approach utilizing large language models (LLMs) and few-shot prompt learning to assist in domain modeling. The aim of this approach is to overcome the need for extensive training of AI-based completion models on scarce domain-specific datasets and to offer versatile support for various modeling activities, providing valuable recommendations to software modelers. To support this approach, we developed MAGDA, a user-friendly tool, through which we conduct a user study and assess the real-world applicability of our approach in the context of domain modeling, offering valuable insights into its usability and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: モデル駆動エンジニアリング(MDE)は、抽象化を通じてソフトウェア開発を単純化するが、時間制約、不完全なドメイン理解、統語的制約への固執といった課題は設計プロセスを妨げている。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とドメインモデリング支援のための数発のプロンプト学習を利用した新しいアプローチの有用性を評価する。 このアプローチの目的は、ドメイン固有のデータセットの不足に対するAIベースの補完モデルの広範なトレーニングの必要性を克服し、さまざまなモデリングアクティビティに対して汎用的なサポートを提供し、ソフトウェアモデラーに貴重なレコメンデーションを提供することである。 このアプローチを支援するために、ユーザフレンドリなツールであるMAGDAを開発し、ドメインモデリングの文脈において、我々のアプローチの実際の適用性を評価し、そのユーザビリティと有効性に関する貴重な洞察を提供する。

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