論文の概要: Exploring the Potential of Llama Models in Automated Code Refinement: A Replication Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02789v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 19:39:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:28.532372
• Title: Exploring the Potential of Llama Models in Automated Code Refinement: A Replication Study
• Title（参考訳）: 自動コードリファインメントにおけるLlamaモデルの可能性を探る:レプリケーションスタディ
• Authors: Genevieve Caumartin, Qiaolin Qin, Sharon Chatragadda, Janmitsinh Panjrolia, Heng Li, Diego Elias Costa,
• Abstract要約: コードリファインメントタスクにおけるChatGPTの代替として、CodeLlamaとLlama 2.0の2つのオープンソース、小規模の大規模言語モデルについて検討する。 この結果から,Llamaモデルが適切に調整された場合,自動コード修正におけるChatGPTに匹敵する,合理的な性能が得られることがわかった。 我々の研究は、コード改善のためのオープンソースモデルの可能性を強調し、現実世界のソフトウェア開発にコスト効率が高くプライバシーに配慮したソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.930521532345053
• License:
• Abstract: Code reviews are an integral part of software development and have been recognized as a crucial practice for minimizing bugs and favouring higher code quality. They serve as an important checkpoint before committing code and play an essential role in knowledge transfer between developers. However, code reviews can be time-consuming and can stale the development of large software projects. In a recent study, Guo et al. assessed how ChatGPT3.5 can help the code review process. They evaluated the effectiveness of ChatGPT in automating the code refinement tasks, where developers recommend small changes in the submitted code. While Guo et al. 's study showed promising results, proprietary models like ChatGPT pose risks to data privacy and incur extra costs for software projects. In this study, we explore alternatives to ChatGPT in code refinement tasks by including two open-source, smaller-scale large language models: CodeLlama and Llama 2 (7B parameters). Our results show that, if properly tuned, the Llama models, particularly CodeLlama, can achieve reasonable performance, often comparable to ChatGPT in automated code refinement. However, not all code refinement tasks are equally successful: tasks that require changing existing code (e.g., refactoring) are more manageable for models to automate than tasks that demand new code. Our study highlights the potential of open-source models for code refinement, offering cost-effective, privacy-conscious solutions for real-world software development.
• Abstract（参考訳）: コードレビューはソフトウェア開発の不可欠な部分であり、バグを最小化し、より高いコード品質を好むための重要なプラクティスとして認識されている。 それらは、コードをコミットする前に重要なチェックポイントとして機能し、開発者間の知識伝達において重要な役割を果たす。 しかし、コードレビューは時間がかかり、大規模なソフトウェアプロジェクトの開発を停滞させる可能性がある。 Guo氏らは最近の研究で、ChatGPT3.5がコードレビュープロセスにどのように役立つかを評価した。 彼らはChatGPTのコード修正タスクの自動化効果を評価し、開発者は提出されたコードの小さな変更を推奨した。 Guo氏らの研究は有望な結果を示したが、ChatGPTのようなプロプライエタリなモデルはデータプライバシにリスクをもたらし、ソフトウェアプロジェクトに余分なコストを発生させる。 本研究では,ChatGPTの代替として,CodeLlamaとLlama 2 (7Bパラメータ)の2つのオープンソースの大規模言語モデルを含める。 この結果から,Llamaモデル,特にCodeLlamaモデルでは,自動コード修正においてChatGPTに匹敵する適切な性能が得られることがわかった。 既存のコードを変更する必要のあるタスク(例えばリファクタリング)は、新しいコードを要求するタスクよりも、モデルが自動化できるように管理できます。 我々の研究は、コード改善のためのオープンソースモデルの可能性を強調し、現実世界のソフトウェア開発にコスト効率が高くプライバシーに配慮したソリューションを提供する。

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