LLMがソフトウェアエンジリアリングにおいて現時点で役に立つこと&課題。Metaなどの研究者らが報告

   

LLMがソフトウェアエンジリアリングにおいて現時点で役に立つこと&課題をまとめた報告が行われました。

伝統的なSE技術とLLMとのハイブリッドアプローチが効果的と結論づけられています。

Metaなどの研究者らによる発表です。

@ Angela Fan et al., “Large Language Models for Software Engineering: Survey and Open Problems

--- 重要なお知らせ---

AIスキル人材と企業をつなぐマッチングサービス「AIDB HR」を開始しました!現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。


------

ソフトウェアエンジニアリングは自動化と効率化が求められており、LLMの応用に期待が集まっています。
しかし、本分野におけるLLMの能力やリスクに関する知見は整理されていません。

そこで研究者らは、本分野における複数のタスクにおけるLLMのできることと障壁を網羅的に調査しました。

本稿は論文の簡単な紹介記事です。

調査結果

当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。
また記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。



※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

AIDBとは
プレミアム会員(記事の購読)について


■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






PAGE TOP