利用大型語言模型進行遺留代碼現代化：大型語言模型生成文檔的挑戰與機遇

Q: 除了生成文檔之外，LLM 還可以應用於遺留代碼現代化的哪些其他方面？

除了生成文檔之外，LLM 還可以應用於遺留代碼現代化的其他方面，例如： 代碼翻譯： LLM 可以被訓練來將遺留代碼翻譯成現代程式語言，例如將 COBOL 翻譯成 Java 或 Python。 代碼重構： LLM 可以分析遺留代碼並建議改進其結構和可讀性的方法，例如識別和重構重複的代碼塊。 代碼完成： LLM 可以根據上下文預測遺留代碼中缺少的代碼，從而幫助開發人員更快地理解和修改代碼。 錯誤檢測： LLM 可以通過學習遺留代碼的模式來識別潛在的錯誤和漏洞，例如緩衝區溢出或 SQL 注入漏洞。 測試用例生成： LLM 可以根據遺留代碼自動生成測試用例，從而減少測試所需的時間和成本。 需要注意的是，儘管 LLM 在遺留代碼現代化方面具有巨大潛力，但它們並非萬能藥。在將 LLM 應用於實際項目時，必須仔細評估其準確性和可靠性，並結合人類專家的知識和經驗。

Q: 如果 LLM 生成的文檔包含錯誤或不準確的信息，可能會有哪些潛在的負面影響？如何減輕這些風險？

如果 LLM 生成的文檔包含錯誤或不準確的信息，可能會導致以下負面影響： 引入新的錯誤： 開發人員可能會根據錯誤的文檔做出錯誤的決策，從而引入新的錯誤到代碼中。 降低代碼可維護性： 不準確的文檔會使代碼更難以理解和維護，從而增加維護成本。 影響系統安全： 如果文檔中包含有關系統安全漏洞的錯誤信息，可能會被攻擊者利用。 為了減輕這些風險，可以採取以下措施： 結合人類專家審查： 在將 LLM 生成的文檔投入使用之前，應由經驗豐富的開發人員進行審查和驗證。 使用多個 LLM 模型進行交叉驗證： 可以通過比較不同 LLM 模型生成的文檔來識別潛在的錯誤和不一致之處。 持續監控和更新文檔： 隨著代碼的演進，應定期更新 LLM 生成的文檔，以確保其準確性和完整性。 建立完善的錯誤反饋機制： 開發人員應及時報告文檔中的錯誤，以便及時修正。

Q: 未來，人工智慧在軟體開發和維護中將扮演什麼樣的角色？程式設計師的工作會因此消失嗎？

未來，人工智慧將在軟體開發和維護中扮演越來越重要的角色，成為程式設計師的強大助手。人工智慧可以自動化許多繁瑣和重複性的任務，例如代碼生成、測試和文檔編寫，從而讓程式設計師能夠專注於更具創造性和挑戰性的工作，例如設計系統架構、開發演算法和解決複雜的技術問題。 程式設計師的工作不會因此消失，而是會發生轉變。未來的程式設計師需要具備更強的解決問題的能力、批判性思維能力和與人工智慧協作的能力。他們需要學習如何有效地使用人工智慧工具，並理解人工智慧的局限性。 總之，人工智慧將徹底改變軟體開發和維護的方式，但不會取代程式設計師。相反，它將使程式設計師能夠更有效地工作，並創造出更加強大和智能的軟體系統。

Kernkonzepte

大型語言模型 (LLM) 在生成遺留代碼文檔方面具有潛力，尤其是在可讀性和事實準確性方面，但現有的自動化指標在預測和衡量文檔質量方面存在局限性，需要更完善的評估方法。

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標題：利用大型語言模型進行遺留代碼現代化：大型語言模型生成文檔的挑戰與機遇
作者：Colin Diggs, Michael Doyle, Amit Madan, Siggy Scott, Emily Escamilla, Jacob Zimmer, Naveed Nekoo, Paul Ursino, Michael Bartholf, Zachary Robin, Anand Patel, Chris Glasz, William Macke, Paul Kirk, Jasper Phillips, Arun Sridharan, Doug Wendt, Scott Rosen, Nitin Naik, Justin F. Brunelle, Samruddhi Thaker
機構：MITRE Corporation

本研究旨在探討大型語言模型 (LLM) 在生成遺留代碼文檔方面的能力，特別關注 MUMPS 和 IBM 大型主機組合語言代碼 (ALC) 這兩種真實世界遺留數據集。

Wichtige Erkenntnisse aus

Leveraging LLMs for Legacy Code Modernization: Challenges and Opportunities for LLM-Generated Documentation

by Colin Diggs,... um arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14971.pdf

Leveraging LLMs for Legacy Code Modernization: Challenges and Opportunities for LLM-Generated Documentation

Tiefere Fragen

除了生成文檔之外，LLM 還可以應用於遺留代碼現代化的哪些其他方面？

除了生成文檔之外，LLM 還可以應用於遺留代碼現代化的其他方面，例如：

代碼翻譯：  LLM 可以被訓練來將遺留代碼翻譯成現代程式語言，例如將 COBOL 翻譯成 Java 或 Python。
代碼重構： LLM 可以分析遺留代碼並建議改進其結構和可讀性的方法，例如識別和重構重複的代碼塊。
代碼完成： LLM 可以根據上下文預測遺留代碼中缺少的代碼，從而幫助開發人員更快地理解和修改代碼。
錯誤檢測： LLM 可以通過學習遺留代碼的模式來識別潛在的錯誤和漏洞，例如緩衝區溢出或 SQL 注入漏洞。
測試用例生成： LLM 可以根據遺留代碼自動生成測試用例，從而減少測試所需的時間和成本。
需要注意的是，儘管 LLM 在遺留代碼現代化方面具有巨大潛力，但它們並非萬能藥。在將 LLM 應用於實際項目時，必須仔細評估其準確性和可靠性，並結合人類專家的知識和經驗。

如果 LLM 生成的文檔包含錯誤或不準確的信息，可能會有哪些潛在的負面影響？如何減輕這些風險？

如果 LLM 生成的文檔包含錯誤或不準確的信息，可能會導致以下負面影響：

引入新的錯誤：  開發人員可能會根據錯誤的文檔做出錯誤的決策，從而引入新的錯誤到代碼中。
降低代碼可維護性： 不準確的文檔會使代碼更難以理解和維護，從而增加維護成本。
影響系統安全：  如果文檔中包含有關系統安全漏洞的錯誤信息，可能會被攻擊者利用。
為了減輕這些風險，可以採取以下措施：

結合人類專家審查：  在將 LLM 生成的文檔投入使用之前，應由經驗豐富的開發人員進行審查和驗證。
使用多個 LLM 模型進行交叉驗證：  可以通過比較不同 LLM 模型生成的文檔來識別潛在的錯誤和不一致之處。
持續監控和更新文檔：  隨著代碼的演進，應定期更新 LLM 生成的文檔，以確保其準確性和完整性。
建立完善的錯誤反饋機制：  開發人員應及時報告文檔中的錯誤，以便及時修正。

未來，人工智慧在軟體開發和維護中將扮演什麼樣的角色？程式設計師的工作會因此消失嗎？

未來，人工智慧將在軟體開發和維護中扮演越來越重要的角色，成為程式設計師的強大助手。人工智慧可以自動化許多繁瑣和重複性的任務，例如代碼生成、測試和文檔編寫，從而讓程式設計師能夠專注於更具創造性和挑戰性的工作，例如設計系統架構、開發演算法和解決複雜的技術問題。
程式設計師的工作不會因此消失，而是會發生轉變。未來的程式設計師需要具備更強的解決問題的能力、批判性思維能力和與人工智慧協作的能力。他們需要學習如何有效地使用人工智慧工具，並理解人工智慧的局限性。
總之，人工智慧將徹底改變軟體開發和維護的方式，但不會取代程式設計師。相反，它將使程式設計師能夠更有效地工作，並創造出更加強大和智能的軟體系統。