論文の概要: A Systematic Literature Review of Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Code Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21569v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 16:19:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 18:58:11.92817
• Title: A Systematic Literature Review of Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Code Models
• Title（参考訳）: 大規模コードモデルのためのパラメータ効率の良いファインチューニングの体系的文献レビュー
• Authors: Md Zahidul Haque, Saima Afrin, Antonio Mastropaolo,
• Abstract要約: コードのための大規模言語モデル(LLM)は、訓練と微調整のためにかなりの計算資源を必要とする。 この問題に対処するため,研究コミュニティは,より効率的なファインチューニング(PEFT)へと移行している。 PEFTは、モデル全体ではなく、パラメータの小さなサブセットだけを更新することで、大きなモデルの適応を可能にする。 本研究は,27件の査読論文から得られた知見を合成し,構成戦略のパターンと適応トレードオフを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.171120568435925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rise of Artificial Intelligence (AI)-and particularly Large Language Models (LLMs) for code-has reshaped Software Engineering (SE) by enabling the automation of tasks such as code generation, bug detection, and repair. However, these models require significant computational resources for training and fine-tuning, posing challenges for real-world adoption in resource-constrained environments. To address this, the research community has increasingly turned to Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)-a class of techniques that enables the adaptation of large models by updating only a small subset of parameters, rather than the entire model. In this Systematic Literature Review (SLR), we examine the growing application of PEFT techniques-across a wide range of software engineering tasks. We analyze how these methods are used to optimize various deep learning (DL) architectures, focusing on their impact on both performance and efficiency. Our study synthesizes findings from 27 peer-reviewed papers, identifying patterns in configuration strategies and adaptation trade-offs. The outcome of this review is a comprehensive taxonomy that categorizes PEFT usage by task type, distinguishing between generative (e.g., Code Summarization) and non-generative (e.g., Code Clone Detection) scenarios. Our findings aim to inform future research and guide the practical deployment of PEFT in sustainable, AI-powered software development. Our artifacts are publicly available at https://github.com/alvi75/SLR-PEFT
• Abstract（参考訳）: コード生成、バグ検出、修復といったタスクの自動化を可能にすることで、コード駆動のソフトウェアエンジニアリング(SE)を形変えた人工知能(AI)、特に大規模言語モデル(LLM)の台頭。 しかし、これらのモデルは、訓練と微調整のために重要な計算資源を必要とし、資源制約のある環境での現実的な採用に挑戦する。 これを解決するために、研究コミュニティは、モデル全体ではなく、パラメータの小さなサブセットだけを更新することで、大規模モデルの適応を可能にする、パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)のクラスに目を向けている。 本稿では,ソフトウェア工学タスクの多岐にわたるPEFT技術の適用拡大について,SLR(Systematic Literature Review)について検討する。 我々は、これらの手法が様々なディープラーニング(DL)アーキテクチャの最適化にどのように使われるかを分析し、パフォーマンスと効率の両方に焦点をあてる。 本研究は,27件の査読論文から得られた知見を合成し,構成戦略のパターンと適応トレードオフを同定する。 このレビューの結果は、PEFTの使用をタスクタイプによって分類し、生成的(例えば、コード要約)と非生成的(例えば、コードクローン検出)のシナリオを区別する包括的な分類である。 本研究の目的は,持続可能なAIによるソフトウェア開発におけるPEFTの実践的展開を,今後の研究に通知することである。 私たちのアーティファクトはhttps://github.com/alvi75/SLR-PEFTで公開されています。

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