論文の概要: From Critique to Clarity: A Pathway to Faithful and Personalized Code Explanations with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14731v1
• Date: Sun, 08 Dec 2024 09:02:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 08:18:16.662421
• Title: From Critique to Clarity: A Pathway to Faithful and Personalized Code Explanations with Large Language Models
• Title（参考訳）: 批判から明確へ:大規模言語モデルによる忠実でパーソナライズドなコード記述への道
• Authors: Zexing Xu, Zhuang Luo, Yichuan Li, Kyumin Lee, S. Rasoul Etesami,
• Abstract要約: 本稿では、忠実でパーソナライズされたコード説明を生成する革新的なアプローチを提案する。 本手法は,プロンプト強化,自己消費機構,パーソナライズされたコンテンツカスタマイズ,外部ツールとのインタラクションを統合した手法である。 提案手法は,コード説明の質と関連性を大幅に向上させることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5176327869934747
• License:
• Abstract: In the realm of software development, providing accurate and personalized code explanations is crucial for both technical professionals and business stakeholders. Technical professionals benefit from enhanced understanding and improved problem-solving skills, while business stakeholders gain insights into project alignments and transparency. Despite the potential, generating such explanations is often time-consuming and challenging. This paper presents an innovative approach that leverages the advanced capabilities of large language models (LLMs) to generate faithful and personalized code explanations. Our methodology integrates prompt enhancement, self-correction mechanisms, personalized content customization, and interaction with external tools, facilitated by collaboration among multiple LLM agents. We evaluate our approach using both automatic and human assessments, demonstrating that our method not only produces accurate explanations but also tailors them to individual user preferences. Our findings suggest that this approach significantly improves the quality and relevance of code explanations, offering a valuable tool for developers and stakeholders alike.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発の領域では、正確でパーソナライズされたコード説明を提供することは、技術専門家とビジネス関係者の両方にとって不可欠です。 技術的プロフェッショナルは理解を深め、問題解決スキルを改善し、ビジネスステークホルダーはプロジェクトのアライメントと透明性に関する洞察を得る。 可能性にもかかわらず、そのような説明を生み出すことは、しばしば時間がかかり、困難である。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の高度な機能を活用し,忠実でパーソナライズされたコード記述を生成する革新的なアプローチを提案する。 提案手法は,複数のLDMエージェント間の協調によって促進される,プロンプトエンハンスメント,自己補正機構,パーソナライズされたコンテンツカスタマイズ,外部ツールとのインタラクションを統合する。 我々は,自動評価と人的評価の両方を用いてアプローチを評価し,その手法が正確な説明を生成できるだけでなく,個々のユーザの好みに合わせて調整できることを実証した。 私たちの研究結果は、このアプローチがコード説明の品質と関連性を大幅に改善し、開発者や利害関係者にも価値のあるツールを提供することを示唆しています。

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