論文の概要: Measuring Emergent Capabilities of LLMs for Software Engineering: How Far Are We?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17927v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 22:48:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:27:54.898561
• Title: Measuring Emergent Capabilities of LLMs for Software Engineering: How Far Are We?
• Title（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリングのためのLLMの創発的能力の測定: どこまであるのか?
• Authors: Conor O'Brien, Daniel Rodriguez-Cardenas, Alejandro Velasco, David N. Palacio, Denys Poshyvanyk,
• Abstract要約: ソフトウェア工学の文脈における能力の出現について検討する。 本稿では、バグ修正、コード翻訳、コミットメッセージ生成という3つのSEタスクでこの現象を評価するためのモデルに依存しないパイプラインを提案する。 我々の発見は、選択したタスクセットのモデルサイズをスケールすることによる創発的能力の概念を支持する証拠を提供していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.126233498200534
• License:
• Abstract: The adoption of Large Language Models (LLMs) across multiple contexts has sparked interest in understanding how scaling model size might lead to behavioral changes, as LLMs can exhibit behaviors not observed in their smaller counterparts. Understanding these emergent capabilities is essential for advancing LLM development and improving their interpretability across diverse tasks. However, whether LLMs exhibit true emergence in the context of Software Engineering remains an unexplored topic, as most research has focused on NLP tasks. In this paper, we investigate the emergence of capabilities in the context of SE. We propose a model-agnostic pipeline for evaluating this phenomenon across three SE tasks: bug fixing, code translation, and commit message generation. More precisely, for each task, we present a case study instantiating our pipeline to analyze the emergence of capabilities in CodeGen1-multi across four scales ranging from 350M to 16.1B parameters. Our findings do not not provide evidence to support the idea of emergent capabilities resulting from scaling the model size in the selected set of tasks. We hope our results can pave the way to a more nuanced understanding of emergent capabilities of LLMs within the SE domain, guiding future research to focus on task-specific evaluations and the identification of alternative factors contributing to this phenomenon. Our work underscores the importance of task diversity in examining model behaviors and highlights potential limitations in transferring prior understandings of and approaches to emergence from NLP to Software Engineering.
• Abstract（参考訳）: 複数のコンテキストにまたがる大規模言語モデル(LLM)の採用は、LLMがより小さなコンテキストでは観察できない振る舞いを示すことができるため、モデルのサイズのスケーリングが振る舞いの変化にどのように結びつくかを理解することに、関心を喚起している。 これらの創発的能力を理解することは、LLM開発を推進し、様々なタスクにおける解釈可能性を改善するために不可欠である。 しかしながら、LLMがソフトウェア工学の文脈で真の出現を示すかどうかは、ほとんどの研究がNLPタスクに焦点を当てているため、未調査のトピックのままである。 本稿では,SEの文脈における能力の出現について考察する。 本稿では、バグ修正、コード翻訳、コミットメッセージ生成という3つのSEタスクでこの現象を評価するためのモデルに依存しないパイプラインを提案する。 より正確には、各タスクに対して、350Mから16.1Bパラメータの4つのスケールにわたるCodeGen1-multiの機能の出現を分析するために、パイプラインをインスタンス化するケーススタディを提示します。 我々の研究結果は、選択したタスクセットのモデルサイズをスケールすることによる創発的能力の概念を支持する証拠を提供していない。 我々は,SE領域内におけるLCMの創発的能力のより微妙な理解への道を開き,タスク固有の評価と,この現象に寄与する代替要因の同定に焦点をあてることを願っている。 我々の研究は、モデルの振る舞いを調べることにおけるタスクの多様性の重要性を強調し、NLPからソフトウェア工学への先進的な理解とアプローチの移行における潜在的な制限を強調します。

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