論文の概要: How is Google using AI for internal code migrations?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06972v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 23:06:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:27:35.655042
• Title: How is Google using AI for internal code migrations?
• Title（参考訳）: Googleはどのようにして内部コードマイグレーションにAIを使用しているか?
• Authors: Stoyan Nikolov, Daniele Codecasa, Anna Sjovall, Maxim Tabachnyk, Satish Chandra, Siddharth Taneja, Celal Ziftci,
• Abstract要約: この記事では、GoogleのコードマイグレーションにLLMを使用する経験レポートを紹介する。 むしろ私たちは、LLMベースのコードマイグレーションを企業コンテキストに適用した経験を共有しています。 LLMを使用することで、移行に要する時間を大幅に短縮できるという証拠が得られます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.277315246731
• License:
• Abstract: In recent years, there has been a tremendous interest in using generative AI, and particularly large language models (LLMs) in software engineering; indeed there are now several commercially available tools, and many large companies also have created proprietary ML-based tools for their own software engineers. While the use of ML for common tasks such as code completion is available in commodity tools, there is a growing interest in application of LLMs for more bespoke purposes. One such purpose is code migration. This article is an experience report on using LLMs for code migrations at Google. It is not a research study, in the sense that we do not carry out comparisons against other approaches or evaluate research questions/hypotheses. Rather, we share our experiences in applying LLM-based code migration in an enterprise context across a range of migration cases, in the hope that other industry practitioners will find our insights useful. Many of these learnings apply to any application of ML in software engineering. We see evidence that the use of LLMs can reduce the time needed for migrations significantly, and can reduce barriers to get started and complete migration programs.
• Abstract（参考訳）: 近年では、生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)をソフトウェアエンジニアリングで使用することに非常に関心が寄せられている。 コード補完のような共通的なタスクにMLを使うことは、コモディティツールで利用できるが、より好意的な目的のためにLLMを適用することへの関心が高まっている。 そのような目的の1つは、コードマイグレーションである。 この記事では、GoogleのコードマイグレーションにLLMを使用する経験レポートを紹介する。 他のアプローチとの比較や研究の質問や仮説の評価を行わないという意味では、研究研究ではない。 むしろ私たちは、LLMベースのコードマイグレーションを、さまざまな移行ケースにわたるエンタープライズコンテキストに適用した経験を共有しています。 これらの学習の多くは、ソフトウェア工学におけるMLのあらゆる応用に適用されます。 LLMを使用することで、移行に要する時間を大幅に短縮し、移行プログラムの開始と完了の障壁を低減できるという証拠が得られます。

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