ソフトウェアエンジニアリング

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大規模言語モデルはソフトウェアエンジニアリングタスクを効果的に処理できる可能性がある。

ソフトウェアエンジニアリング分野では、研究成果物の公開が増加傾向にあるが、その現状と課題が明らかになっていない。

オープンソースコードモデルの開発と維持には、高品質なデータへのアクセス、強力なコミュニティサポート、効率的な計算リソースの3つの主要な課題がある。連邦学習を活用することで、これらの課題に取り組み、プライバシーを保護しつつ、モデルパフォーマンスを向上させることができる。

ICSE論文とそれに関連するアーティファクトの利用パターンには重要な違いがある。論文の引用数とアーティファクトの使用量には統計的に有意な差がある。

LLMベースの多エージェントシステムは、ソフトウェア開発プロセスの自動化、複雑なプロジェクトの管理、ロバスト性の向上など、ソフトウェアエンジニアリングの課題に対する有望なソリューションを提供する。

コンテキストに富んだ知的アプリケーションの自動ソフトウェア進化を実現するためのマルチモーダルな概念フレームワークを提案する。

ソフトウェアエンジニアリングにおける大規模言語モデル(LLM)の効率性とグリーン性を高めることで、LLM4SEソリューションをより利用しやすく、持続可能なものにする。

大規模言語モデルを使用して、メンタルヘルスケアシステムの要件から自動的にユーザーストーリーとテストケース仕様を生成する。

LLMを使用したゼロショットでのプロンプトエンジニアリングにより、パフォーマンスバグを効率的に修正できる。

CLMのパフォーマンスへの影響を評価し、最新データやカスタマイズされたデータがデータ汚染脅威を緩和するかどうかを明らかにする。

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