論文の概要: ReadMe.LLM: A Framework to Help LLMs Understand Your Library

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09798v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 01:57:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 02:13:54.317348
• Title: ReadMe.LLM: A Framework to Help LLMs Understand Your Library
• Title（参考訳）: ReadMe.LLM: LLMのライブラリ理解を支援するフレームワーク
• Authors: Sandya Wijaya, Jacob Bolano, Alejandro Gomez Soteres, Shriyanshu Kode, Yue Huang, Anant Sahai,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ニッチなソフトウェアライブラリを含むコード生成タスクにしばしば苦労する。 既存のコード生成テクニックは、人間指向のドキュメントだけで失敗する可能性がある。 ソフトウェアライブラリのためのLLM指向のドキュメントであるReadMe.LLMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.995189819679155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) often struggle with code generation tasks involving niche software libraries. Existing code generation techniques with only human-oriented documentation can fail -- even when the LLM has access to web search and the library is documented online. To address this challenge, we propose ReadMe.LLM, LLM-oriented documentation for software libraries. By attaching the contents of ReadMe.LLM to a query, performance consistently improves to near-perfect accuracy, with one case study demonstrating up to 100% success across all tested models. We propose a software development lifecycle where LLM-specific documentation is maintained alongside traditional software updates. In this study, we present two practical applications of the ReadMe.LLM idea with diverse software libraries, highlighting that our proposed approach could generalize across programming domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ニッチなソフトウェアライブラリを含むコード生成タスクにしばしば苦労する。 LLMがWeb検索にアクセスでき、ライブラリがオンラインでドキュメント化されている場合でも、既存のコード生成テクニックが人間指向のドキュメントだけで失敗する可能性がある。 この課題に対処するため、ソフトウェアライブラリ向けのLLM指向のドキュメントであるReadMe.LLMを提案する。 ReadMe.LLMの内容をクエリにアタッチすることで、パフォーマンスは一貫してほぼ完璧に向上する。 LLM固有のドキュメントを従来のソフトウェア更新と並行して維持するソフトウェア開発ライフサイクルを提案する。 本研究では,多種多様なソフトウェアライブラリによるReadMe.LLMアイデアの実践的応用を2つ提示し,提案手法がプログラミング領域全体にわたって一般化可能であることを明らかにする。

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