RAPGen ist ein Ansatz zur Verbesserung der Leistung von Software durch die Verwendung von Large Language Models (LLMs) in Zero-Shot-Anwendungen. Der Ansatz basiert auf dem Aufbau einer Wissensbasis mit Anleitungen zu früheren Leistungsoptimierungen.
Wenn ein Leistungsproblem in einem Codeausschnitt identifiziert wird, vergleicht RAPGen diesen Codeausschnitt mit der Wissensbasis, um eine passende Anleitung zur Behebung des Problems abzurufen. Diese Anleitung wird dann verwendet, um einen Prompt für das LLM zu erstellen, der das Modell dazu bringt, eine optimierte Version des Codes zu generieren.
Die Evaluation zeigt, dass RAPGen in etwa 60% der Fälle eine Verbesserungsvorschlag generieren kann, der äquivalent oder besser ist als die von Entwicklern vorgenommenen Änderungen. Dabei werden in etwa 42% der Fälle die Entwicklerfixes exakt repliziert. Darüber hinaus konnte RAPGen in einer Praxisevaluation bei einem großen Softwareunternehmen erfolgreich Leistungsoptimierungen für mehrere Anwendungen vorschlagen, von denen 7 von den Entwicklern übernommen und in den Code integriert wurden.
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