論文の概要: Code Review Automation Via Multi-task Federated LLM -- An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15676v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 08:46:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:21:28.083790
• Title: Code Review Automation Via Multi-task Federated LLM -- An Empirical Study
• Title（参考訳）: マルチタスクフェデレーションLDMによるコードレビュー自動化 - 実証的研究
• Authors: Jahnavi Kumar, Sridhar Chimalakonda,
• Abstract要約: 本研究は,2つの逐次法,1つの並列法,2つの累積法を含む,マルチタスクトレーニングのための5つの簡単な手法について検討した。 その結果,フェデレートされたLLM(FedLLM)をコードレビューのマルチタスクのユースケースで逐次トレーニングすることは,タスク毎に個別のモデルをトレーニングするよりも,時間,計算,パフォーマンスの指標の面で効率が低いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8342038441006805
• License:
• Abstract: Code review is a crucial process before deploying code to production, as it validates the code, provides suggestions for improvements, and identifies errors such as missed edge cases. In projects with regular production releases, the effort required for peer code-reviews remains high. Consequently, there has been significant interest from software engineering (SE) researchers in automating the code review process. Previous research on code review automation has typically approached the task as three independent sub-tasks: review necessity prediction, review comment generation, and code refinement. Our study attempts to (i) leverage the relationships between the sub-tasks of code review automation, by developing a multi-task model that addresses all tasks in an integrated manner, and (ii) increase model robustness on unseen data via collaborative large language model (LLM) modeling, while retaining the proprietary nature of code, by using federated learning (FL). The study explores five simple techniques for multi-task training, including two sequential methods, one parallel method, and two cumulative methods. The results indicate that sequentially training a federated LLM (FedLLM) for our code review multi-task use case is less efficient in terms of time, computation, and performance metrics, compared to training separate models for each task. Because sequential training demonstrates catastrophic forgetting, alternatively cumulative fine-tuning for multi-task training performs better than training models for individual tasks. This study highlights the need for research focused on effective fine-tuning of multi-task FedLLMs for SE tasks.
• Abstract（参考訳）: コードレビューは、コードを本番環境にデプロイする前に重要なプロセスであり、コードを検証し、改善の提案を提供し、失敗したエッジケースのようなエラーを特定する。 定期的な製品リリースのプロジェクトでは、ピアコードレビューに必要な労力は高いままです。 その結果、コードレビュープロセスを自動化することに、ソフトウェア工学(SE)研究者から大きな関心が寄せられている。 コードレビュー自動化に関するこれまでの研究は、通常、このタスクを3つの独立したサブタスクとしてアプローチしてきた。 私たちの研究は 二 コードレビュー自動化のサブタスク間の関係を利用して、すべてのタスクを統合的に処理するマルチタスクモデルを開発すること。 (II) 協調型大規模言語モデル(LLM)モデルを用いて, 協調型学習(FL)を用いて, コードの独自性を保ちながら, 目に見えないデータに対するモデルロバスト性を向上させる。 本研究は,2つの逐次法,1つの並列法,2つの累積法を含む,マルチタスクトレーニングのための5つの簡単な手法について検討した。 その結果,フェデレートされたLLM(FedLLM)をコードレビューのマルチタスクのユースケースで逐次トレーニングすることは,タスク毎に個別のモデルをトレーニングするよりも,時間,計算,パフォーマンスの指標の面で効率が低いことが示唆された。 シーケンシャルトレーニングは破滅的な忘れ込みを示すため、代わりにマルチタスクトレーニングの累積微調整は、個々のタスクのトレーニングモデルよりも優れている。 本研究は,SEタスクのためのマルチタスクFedLLMを効果的に微調整することに焦点を当てた研究の必要性を強調した。

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