論文の概要: Software Engineering for Large Language Models: Research Status, Challenges and the Road Ahead

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23762v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 12:09:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:54.040246
• Title: Software Engineering for Large Language Models: Research Status, Challenges and the Road Ahead
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのソフトウェア工学 - 研究状況と課題と道のり
• Authors: Hongzhou Rao, Yanjie Zhao, Xinyi Hou, Shenao Wang, Haoyu Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)を再定義している LLMの開発は、ライフサイクルを通してますます複雑な課題に直面している。 ソフトウェア工学(SE)アプローチの観点から、これらの課題と解決策を体系的に探求する既存の研究はない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.835306415626808
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has redefined artificial intelligence (AI), pushing the boundaries of AI research and enabling unbounded possibilities for both academia and the industry. However, LLM development faces increasingly complex challenges throughout its lifecycle, yet no existing research systematically explores these challenges and solutions from the perspective of software engineering (SE) approaches. To fill the gap, we systematically analyze research status throughout the LLM development lifecycle, divided into six phases: requirements engineering, dataset construction, model development and enhancement, testing and evaluation, deployment and operations, and maintenance and evolution. We then conclude by identifying the key challenges for each phase and presenting potential research directions to address these challenges. In general, we provide valuable insights from an SE perspective to facilitate future advances in LLM development.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、人工知能(AI)を再定義し、AI研究の境界を押し進め、アカデミックと業界の両方の無制限の可能性を可能にした。 しかし、LCM開発はそのライフサイクルを通してますます複雑な課題に直面しているが、ソフトウェア工学(SE)アプローチの観点からこれらの課題と解決策を体系的に探求する研究は存在しない。 このギャップを埋めるために、私たちはLCM開発ライフサイクルを通して研究状況を体系的に分析し、要求工学、データセット構築、モデル開発と拡張、テストと評価、デプロイメントと運用、メンテナンスと進化の6つのフェーズに分けられる。 そして、各フェーズの鍵となる課題を特定し、これらの課題に対処するための潜在的研究の方向性を示すことで結論付けます。 一般論として,LLM 開発における今後の進歩を促進するため,SE の観点から貴重な知見を提供する。

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