論文の概要: Automated Bug Triaging using Instruction-Tuned Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21156v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 18:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.850695
• Title: Automated Bug Triaging using Instruction-Tuned Large Language Models
• Title（参考訳）: 命令付き大言語モデルを用いた自動バグトリアージ
• Authors: Kiana Kiashemshaki, Arsham Khosravani, Alireza Hosseinpour, Arshia Akhavan,
• Abstract要約: 本稿では,LoRAを用いた大規模言語モデルアダプタ (LLM) の命令調整を行う軽量フレームワークを提案する。 EclipseJDTとMozillaデータセットでテストされたこのモデルは、強力なショートリスト品質を実現する。 以上の結果から,命令調整型LLMは,コストのかかる機能工学やグラフベースの手法に代わる実用的な代替手段である可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bug triaging, the task of assigning new issues to developers, is often slow and inconsistent in large projects. We present a lightweight framework that instruction-tuned large language model (LLM) with LoRA adapters and uses candidate-constrained decoding to ensure valid assignments. Tested on EclipseJDT and Mozilla datasets, the model achieves strong shortlist quality (Hit at 10 up to 0.753) despite modest exact Top-1 accuracy. On recent snapshots, accuracy rises sharply, showing the framework's potential for real-world, human-in-the-loop triaging. Our results suggest that instruction-tuned LLMs offer a practical alternative to costly feature engineering and graph-based methods.
• Abstract（参考訳）: 新しい問題を開発者に割り当てるタスクであるバグトリアージは、大きなプロジェクトでは遅く、一貫性がないことが多い。 本稿では,LoRA アダプタを用いた命令調整型大規模言語モデル (LLM) の軽量フレームワークを提案する。 EclipseJDTとMozillaデータセットでテストされたこのモデルは、わずかに正確なTop-1精度にもかかわらず、強いショートリスト品質(最大10まで.753)を達成する。 最近のスナップショットでは、精度が急上昇し、現実世界のヒューマン・イン・ザ・ループ・トリアージの可能性を示している。 この結果から,命令調整型LLMは,コストのかかる機能工学やグラフベースの手法に代わる実用的な代替手段である可能性が示唆された。

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