論文の概要: Developer Challenges on Large Language Models: A Study of Stack Overflow and OpenAI Developer Forum Posts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10873v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 19:38:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:56.137812
• Title: Developer Challenges on Large Language Models: A Study of Stack Overflow and OpenAI Developer Forum Posts
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける開発者の課題: Stack OverflowとOpenAI Developer Forumの投稿について
• Authors: Khairul Alam, Kartik Mittal, Banani Roy, Chanchal Roy,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインにまたがる例外的な機能のために広く普及している。 本研究は,Stack OverflowとOpenAI Developer Forum上でのコミュニティインタラクションを分析することによって,開発者の課題を調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.704899832646869
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have gained widespread popularity due to their exceptional capabilities across various domains, including chatbots, healthcare, education, content generation, and automated support systems. However, developers encounter numerous challenges when implementing, fine-tuning, and integrating these models into real-world applications. This study investigates LLM developers' challenges by analyzing community interactions on Stack Overflow and OpenAI Developer Forum, employing BERTopic modeling to identify and categorize developer discussions. Our analysis yields nine challenges on Stack Overflow (e.g., LLM Ecosystem and Challenges, API Usage, LLM Training with Frameworks) and 17 on the OpenAI Developer Forum (e.g., API Usage and Error Handling, Fine-Tuning and Dataset Management). Results indicate that developers frequently turn to Stack Overflow for implementation guidance, while OpenAI's forum focuses on troubleshooting. Notably, API and functionality issues dominate discussions on the OpenAI forum, with many posts requiring multiple responses, reflecting the complexity of LLM-related problems. We find that LLM-related queries often exhibit great difficulty, with a substantial percentage of unresolved posts (e.g., 79.03\% on Stack Overflow) and prolonged response times, particularly for complex topics like 'Llama Indexing and GPU Utilization' and 'Agents and Tool Interactions'. In contrast, established fields like Mobile Development and Security enjoy quicker resolutions and stronger community engagement. These findings highlight the need for improved community support and targeted resources to assist LLM developers in overcoming the evolving challenges of this rapidly growing field. This study provides insights into areas of difficulty, paving the way for future research and tool development to better support the LLM developer community.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、チャットボット、医療、教育、コンテンツ生成、自動サポートシステムなど、さまざまな分野にまたがる例外的な機能によって、広く普及している。 しかし、開発者はこれらのモデルを現実世界のアプリケーションに実装、微調整、統合する際に、多くの課題に直面します。 本研究は,Stack Overflow と OpenAI Developer Forum 上でのコミュニティインタラクションを分析し,BERTopic モデリングを用いて開発者議論の特定と分類を行うことによって LLM 開発者の課題を考察する。 私たちの分析では、Stack Overflow(例えば、LLMエコシステムとチャレンジ、API使用、LLMフレームワークによるトレーニング)とOpenAI Developer Forum(例えば、API使用とエラー処理、ファインチューニングとデータセット管理)の17の9つの課題が得られています。 結果として、開発者は実装ガイダンスのためにStack Overflowに頻繁に移行し、OpenAIのフォーラムはトラブルシューティングに重点を置いている。 特に、APIと機能の問題がOpenAIフォーラムで議論の中心であり、多くの投稿が複数のレスポンスを必要としており、LCMに関連する問題の複雑さを反映している。 特に'Llama Indexing and GPU utilization'や'Agents and Tool Interactions'といった複雑なトピックでは、未解決のポスト(例えばStack Overflowでは79.03\%)のかなりの割合で、LLM関連のクエリは非常に難しいことが分かっています。 対照的に、Mobile DevelopmentやSecurityといった確立した分野は、迅速な解決とコミュニティの関与を享受しています。 これらの知見は、この急速に成長する分野の進化する課題を克服する上で、LLM開発者を支援するためのコミュニティサポートの改善と、目標とするリソースの必要性を強調している。 この研究は、LLM開発者コミュニティをより支援するために、今後の研究とツール開発への道を開く、困難領域に関する洞察を提供する。

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