論文の概要: Accessing LLMs for Front-end Software Architecture Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19518v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 19:33:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:59:29.604571
• Title: Accessing LLMs for Front-end Software Architecture Knowledge
• Title（参考訳）: フロントエンドソフトウェアアーキテクチャ知識のためのLLMへのアクセス
• Authors: L. P. Franciscatto Guerra, N. Ernst,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発タスクの自動化において大きな可能性を証明している。 本研究では,VIPER アーキテクチャ内の構造を理解し,再現し,生成する LLM の機能について検討する。 実験の結果、ChatGPT 4 Turbo 2024-04-09 を用いて、LLM は評価や作成といった高次タスクに優れていたが、アーキテクチャの詳細の正確な検索を必要とする低次タスクでは課題に直面していたことが明らかとなった。
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant promise in automating software development tasks, yet their capabilities with respect to software design tasks remains largely unclear. This study investigates the capabilities of an LLM in understanding, reproducing, and generating structures within the complex VIPER architecture, a design pattern for iOS applications. We leverage Bloom's taxonomy to develop a comprehensive evaluation framework to assess the LLM's performance across different cognitive domains such as remembering, understanding, applying, analyzing, evaluating, and creating. Experimental results, using ChatGPT 4 Turbo 2024-04-09, reveal that the LLM excelled in higher-order tasks like evaluating and creating, but faced challenges with lower-order tasks requiring precise retrieval of architectural details. These findings highlight both the potential of LLMs to reduce development costs and the barriers to their effective application in real-world software design scenarios. This study proposes a benchmark format for assessing LLM capabilities in software architecture, aiming to contribute toward more robust and accessible AI-driven development tools.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発タスクの自動化において大きな可能性を証明しているが、ソフトウェア設計タスクに対するそれらの能力はほとんど不明である。 本研究では,iOS アプリケーションの設計パターンである複雑な VIPER アーキテクチャ内の構造を理解し,再現し,生成する LLM の機能について検討する。 我々はブルームの分類を利用して、記憶、理解、適用、分析、評価、作成など、異なる認知領域にわたるLLMのパフォーマンスを評価する包括的な評価フレームワークを開発する。 実験の結果、ChatGPT 4 Turbo 2024-04-09 を用いて、LLM は評価や作成といった高次タスクに優れていたが、アーキテクチャの詳細の正確な検索を必要とする低次タスクでは課題に直面していたことが明らかとなった。 これらの知見は、LLMが開発コストを削減できる可能性と、実世界のソフトウェア設計シナリオにおけるそれらの効果的な応用への障壁の両方を浮き彫りにしている。 本研究では、より堅牢でアクセスしやすいAI駆動開発ツールへの貢献を目的として、ソフトウェアアーキテクチャにおけるLLM機能評価のためのベンチマークフォーマットを提案する。

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