본 논문은 소프트웨어 공학(SE)에서 코드 임베딩 생성을 위한 새로운 제로샷 접근 방식인 zsLLMCode를 제안합니다. 기존의 코드 임베딩 방법들은 종종 비용이 많이 드는 지도 학습이나 도메인 적응을 위한 미세 조정에 의존하는 반면, zsLLMCode는 LLM과 문장 임베딩 모델을 사용하여 특정 작업에 대한 학습이나 미세 조정 없이 코드 임베딩을 생성합니다. LLM이 생성하는 잘못된 정보 문제를 효과적으로 해결하는 것을 목표로 하며, 다양한 LLM과 임베딩 모델을 사용한 실험을 통해 SourcererCC, Code2vec, InferCode, TransformCode 와 같은 최첨단 비지도 학습 방식보다 우수한 성능을 보임을 입증했습니다.
