Große Sprachmodelle für Softwaretechnik: Eine systematische Literaturübersicht

Core Concepts

Große Sprachmodelle haben einen signifikanten Einfluss auf die Softwaretechnik.

Abstract

Die Autoren führen eine systematische Literaturübersicht über die Anwendung von LLMs in der Softwaretechnik durch.
Untersuchung von 229 Forschungsarbeiten von 2017 bis 2023.
Kategorisierung von LLMs, Datenerhebungsmethoden, Optimierungsstrategien und Anwendungen in der Softwaretechnik.

Stats

"LLMs haben einen signifikanten Einfluss auf die Softwaretechnik."

Quotes

"Große Sprachmodelle haben einen signifikanten Einfluss auf die Softwaretechnik."

Key Insights Distilled From

Large Language Models for Software Engineering

by Xinyi Hou,Ya... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.10620.pdf

Deeper Inquiries

Wie können große Sprachmodelle in der Softwaretechnik weiter optimiert werden?

In der Softwaretechnik können große Sprachmodelle weiter optimiert werden, indem verschiedene Aspekte berücksichtigt werden. Zunächst ist es wichtig, die Auswahl und das Feintuning der Modelle zu verbessern, um eine bessere Leistung in spezifischen SE-Aufgaben zu erzielen. Dies kann durch die Verwendung von fortgeschrittenen Optimierungsalgorithmen und spezifischen Trainingsstrategien erreicht werden. Darüber hinaus ist die Qualität der Trainingsdaten entscheidend, daher sollten hochwertige und vielfältige Datensätze verwendet werden, um die Modelle besser zu generalisieren. Die Implementierung von effektiven Evaluationsmetriken und die kontinuierliche Überwachung der Leistung der Modelle sind ebenfalls entscheidend, um Verbesserungen vorzunehmen. Schließlich kann die Integration von Domänenwissen und kontinuierliches Feedback zur Anpassung der Modelle an spezifische Anforderungen der Softwareentwicklung beitragen.

Welche potenziellen Einschränkungen könnten bei der Anwendung von LLMs in der Softwaretechnik auftreten?

Bei der Anwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) in der Softwaretechnik können verschiedene potenzielle Einschränkungen auftreten. Ein Hauptproblem ist die Notwendigkeit großer Rechenressourcen und Rechenleistung, um komplexe LLMs effektiv zu trainieren und zu betreiben. Dies kann zu hohen Kosten und Infrastrukturanforderungen führen. Darüber hinaus können LLMs anfällig für Bias und unerwünschte Verhaltensweisen sein, insbesondere wenn die Trainingsdaten nicht sorgfältig ausgewählt und vorverarbeitet werden. Die Interpretierbarkeit von LLMs kann ebenfalls eine Herausforderung darstellen, da ihre Entscheidungsfindung oft als "Black Box" angesehen wird. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken sind weitere wichtige Einschränkungen, da LLMs sensible Daten verarbeiten und möglicherweise Datenschutzrisiken mit sich bringen.

Wie könnten große Sprachmodelle die Zukunft der Softwareentwicklung beeinflussen?

Große Sprachmodelle haben das Potenzial, die Zukunft der Softwareentwicklung maßgeblich zu beeinflussen, indem sie innovative Lösungen für verschiedene SE-Aufgaben bieten. Durch ihre Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, können LLMs die Effizienz und Genauigkeit von Codegenerierung, Codeverständnis, Fehlererkennung, Codekommentierung und anderen SE-Aufgaben verbessern. Die Integration von LLMs in Entwicklungsworkflows kann die Produktivität steigern, die Entwicklungszeit verkürzen und die Qualität der Softwareprodukte erhöhen. Darüber hinaus könnten LLMs dazu beitragen, die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern zu verbessern, indem sie automatisierte Tools für Code-Reviews, Code-Summarization und andere kollaborative Aufgaben bereitstellen. Insgesamt könnten LLMs die Softwareentwicklung effektiver, effizienter und innovativer gestalten.