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Software Defined Vehicle Code Generation: A Few-Shot Prompting Approach

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저자

Quang-Dung Nguyen, Tri-Dung Tran, Thanh-Hieu Chu, Hoang-Loc Tran, Xiangwei Cheng, Dirk Slama

개요

소프트웨어 정의 차량(SDV)의 부상과 SDV 애플리케이션 개발의 중요성을 강조하며, 코드 생성 효율성을 높이기 위한 LLM 활용 방안을 제시합니다. 특히, 사전 학습된 LLM의 특정한 모델 구조에 접근할 필요 없이, 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 SDV 코드 생성에 특화된 LLM을 구축하는 방법을 연구합니다. 다양한 프롬프트 기법을 적용하여 벤치마크 테스트를 진행한 결과, Few-shot 프롬프팅 전략이 정량적 지표에서 가장 우수한 성능을 보였습니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM을 활용하여 SDV 코드 생성을 효율적으로 수행할 수 있는 가능성을 제시함.
특정 모델 구조에 접근하지 않고도 프롬프트 엔지니어링만으로 SDV 코드 생성에 특화된 LLM을 구축할 수 있음을 입증함.
Few-shot 프롬프팅 전략이 SDV 코드 생성 작업에서 우수한 성능을 보임을 확인함.
한계점:
구체적인 모델 이름이나 프롬프트 상세 내용, 벤치마크 테스트 구체적 내용에 대한 정보가 부족함.
다른 프롬프팅 기법들에 비해 Few-shot 프롬프팅의 성능 우위가 얼마나 큰 지에 대한 정량적 분석이 부족함.
본 연구의 결과가 다양한 SDV 개발 환경에 일반화될 수 있는지에 대한 추가적인 검증이 필요함.
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