論文の概要: Are requirements really all you need? A case study of LLM-driven configuration code generation for automotive simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13263v1
• Date: Mon, 19 May 2025 15:44:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.709974
• Title: Are requirements really all you need? A case study of LLM-driven configuration code generation for automotive simulations
• Title（参考訳）: 要件は本当に必要か? 自動車シミュレーションのためのLCM駆動構成コード生成のケーススタディ
• Authors: Krzysztof Lebioda, Nenad Petrovic, Fengjunjie Pan, Vahid Zolfaghari, Andre Schamschurko, Alois Knoll,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くの産業を嵐によって取り込んでいる。 現在利用可能なモデルは、自動車業界で見られるような現実世界の課題に本当に対処できるのだろうか? 本研究では、現在の最先端モデルの1つをテストに当てる。 我々は,CARLAシミュレーションのための構成コードに,自動車規格や文書から抽出した抽象的要件を翻訳する作業において,その性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2821049498759094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are taking many industries by storm. They possess impressive reasoning capabilities and are capable of handling complex problems, as shown by their steadily improving scores on coding and mathematical benchmarks. However, are the models currently available truly capable of addressing real-world challenges, such as those found in the automotive industry? How well can they understand high-level, abstract instructions? Can they translate these instructions directly into functional code, or do they still need help and supervision? In this work, we put one of the current state-of-the-art models to the test. We evaluate its performance in the task of translating abstract requirements, extracted from automotive standards and documents, into configuration code for CARLA simulations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くの産業を嵐によって取り込んでいる。 それらは印象的な推論能力を持ち、コーディングと数学的ベンチマークのスコアを着実に改善していることが示すように、複雑な問題を扱うことができる。 しかし、現在利用可能なモデルは、自動車業界で見られるような現実世界の課題に本当に対処できるのだろうか? ハイレベルで抽象的な命令をどの程度理解できますか? これらの命令を直接関数型コードに変換することができるのか、それとも、まだ助けと監督が必要ですか? 本研究では、現在の最先端モデルの1つをテストに当てる。 我々は,CARLAシミュレーションのための構成コードに,自動車規格や文書から抽出した抽象的要件を翻訳する作業において,その性能を評価する。

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