論文の概要: An Empirical Study on Commit Message Generation using LLMs via In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18904v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 07:47:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:58:45.963638
• Title: An Empirical Study on Commit Message Generation using LLMs via In-Context Learning
• Title（参考訳）: 文脈学習によるLLMを用いたコミットメッセージ生成に関する実証的研究
• Authors: Yifan Wu, Yunpeng Wang, Ying Li, Wei Tao, Siyu Yu, Haowen Yang, Wei Jiang, Jianguo Li,
• Abstract要約: コミットメッセージは、自然言語のコード変更を簡潔に記述する。 我々は,大規模言語モデル (LLM) とテキスト内学習 (ICL) の武器を借りてコミットメッセージを生成することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.39743339039473
• License:
• Abstract: Commit messages concisely describe code changes in natural language and are important for software maintenance. Several approaches have been proposed to automatically generate commit messages, but they still suffer from critical limitations, such as time-consuming training and poor generalization ability. To tackle these limitations, we propose to borrow the weapon of large language models (LLMs) and in-context learning (ICL). Our intuition is based on the fact that the training corpora of LLMs contain extensive code changes and their pairwise commit messages, which makes LLMs capture the knowledge about commits, while ICL can exploit the knowledge hidden in the LLMs and enable them to perform downstream tasks without model tuning. However, it remains unclear how well LLMs perform on commit message generation via ICL. In this paper, we conduct an empirical study to investigate the capability of LLMs to generate commit messages via ICL. Specifically, we first explore the impact of different settings on the performance of ICL-based commit message generation. We then compare ICL-based commit message generation with state-of-the-art approaches on a popular multilingual dataset and a new dataset we created to mitigate potential data leakage. The results show that ICL-based commit message generation significantly outperforms state-of-the-art approaches on subjective evaluation and achieves better generalization ability. We further analyze the root causes for LLM's underperformance and propose several implications, which shed light on future research directions for using LLMs to generate commit messages.
• Abstract（参考訳）: コミットメッセージは、自然言語のコード変更を簡潔に記述し、ソフトウェアのメンテナンスに重要である。 コミットメッセージを自動生成するいくつかのアプローチが提案されているが、時間を要するトレーニングや一般化能力の低下など、重要な制限に悩まされている。 これらの制約に対処するために,大規模言語モデル (LLM) とコンテキスト内学習 (ICL) の武器を借用することを提案する。 我々の直感は、LLMのトレーニングコーパスが広範囲なコード変更と、そのペアワイズなコミットメッセージを含んでいるという事実に基づいているので、LCMはコミットに関する知識をキャプチャし、ICLはLLMに隠された知識を活用でき、モデルチューニングなしで下流タスクを実行できます。 しかし、ILCによるコミットメッセージ生成においてLLMがどの程度うまく機能するかは、まだ不明である。 本稿では,ILCによるコミットメッセージの生成能力について,実験的検討を行った。 具体的には、まず、ICLベースのコミットメッセージ生成のパフォーマンスに対する異なる設定の影響について検討する。 次に、ICLベースのコミットメッセージ生成と、一般的な多言語データセットの最先端アプローチと、潜在的なデータ漏洩を軽減するために作成した新たなデータセットを比較します。 その結果、ICLベースのコミットメッセージ生成は、主観的評価における最先端のアプローチを著しく上回り、より優れた一般化能力が得られることが示された。 さらに,LLMの過小評価の根本原因を解析し,今後の研究の方向性に光を当ててコミットメッセージを生成することを提案する。

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