Core Concepts
専門分野向けの大規模言語モデルがソフトウェア開発に革新的な支援を提供する。
Abstract
抽象:DevAssistLlamaは、ソフトウェア関連の自然言語クエリを処理するために開発されたモデルで、技術文書の処理能力を向上させることが目的。
導入:LLMの進化とそのソフトウェア開発への適用に焦点を当てる。
開発者支援:DevAssistLlamaはNER、RE、LPなどのタスクで優れた能力を示す。
課題:ソフトウェア業界はコーディング以外の多くの課題に直面しており、これらに対応するツールが必要。
モデル比較:他のモデルと比較してDevAssistLlamaが優れた性能を示す。
実験設定:LLama 2を使用した実験セットアップやLoRAアプローチなど。
結果:NER、RE、LPタスクでDevAssistLlamaが高い性能を示し、FARやQAタスクでも優れた結果を出す。
Stats
DevAssistLlamaはNERタスクで0.427〜0.607、REタスクで0.423、LPタスクで0.869の得点を獲得。
ChatGPTはNERタスクで0.350〜0.450、QAタスクでは0.64〜0.76の得点。