論文の概要: Inferring Questions from Programming Screenshots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18912v1
- Date: Sat, 26 Apr 2025 12:58:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.042866
- Title: Inferring Questions from Programming Screenshots
- Title（参考訳）: プログラミングのスクリーンショットから質問を引き出す
- Authors: Faiz Ahmed, Xuchen Tan, Folajinmi Adewole, Suprakash Datta, Maleknaz Nayebi,
- Abstract要約: Stack Overflowのような開発者フォーラムへの生成AIの統合は、問題解決を強化する機会を提供する。
本研究では,このような視覚的入力の解釈における様々な大規模言語モデル (LLM) の有効性を評価する。
我々は、各モデルの応答性と精度を評価するために、コンテキスト内学習、チェーン・オブ・シークレット・プロンプト、少数ショット・ラーニングなど、素早いエンジニアリング技術を採用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.934036432603761
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of generative AI into developer forums like Stack Overflow presents an opportunity to enhance problem-solving by allowing users to post screenshots of code or Integrated Development Environments (IDEs) instead of traditional text-based queries. This study evaluates the effectiveness of various large language models (LLMs), specifically LLAMA, GEMINI, and GPT-4o in interpreting such visual inputs. We employ prompt engineering techniques, including in-context learning, chain-of-thought prompting, and few-shot learning, to assess each model's responsiveness and accuracy. Our findings show that while GPT-4o shows promising capabilities, achieving over 60% similarity to baseline questions for 51.75% of the tested images, challenges remain in obtaining consistent and accurate interpretations for more complex images. This research advances our understanding of the feasibility of using generative AI for image-centric problem-solving in developer communities, highlighting both the potential benefits and current limitations of this approach while envisioning a future where visual-based debugging copilot tools become a reality.
- Abstract（参考訳）: Stack Overflowのような開発者フォーラムへの生成AIの統合は、従来のテキストベースのクエリではなく、コードや統合開発環境(IDE)のスクリーンショットを投稿することで、問題解決を強化する機会を提供する。
本研究では,LLAMA, GEMINI, GPT-4oなど多種多様な言語モデル(LLM)の有効性について検討した。
我々は、各モデルの応答性と精度を評価するために、コンテキスト内学習、チェーン・オブ・シークレット・プロンプト、少数ショット・ラーニングなど、素早いエンジニアリング技術を採用する。
GPT-4oは期待できる能力を示し、51.75%の検査画像のベースライン質問と60%以上の類似性を達成しているが、より複雑な画像に対する一貫性と正確な解釈の獲得には依然として課題が残っている。
この研究は、開発者コミュニティにおける画像中心の問題解決に生成AIを使用することの可能性についての理解を深め、視覚ベースのデバッグコピロツールが現実になる未来を想定しながら、このアプローチの潜在的なメリットと現在の制限を強調します。
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