Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

LinkAnchor: Một tác nhân tự động dựa trên LLM để phục hồi liên kết từ vấn đề đến cam kết

Created by
  • Haebom

Tác giả

Arshia Akhavan, Alireza Hosseinpour, Abbas Heydarnoori, Mehdi Keshani

Phác thảo

Bài báo này đề cập đến vấn đề khôi phục liên kết vấn đề-cam kết để cải thiện khả năng truy xuất nguồn gốc phần mềm. Các phương pháp tiếp cận dựa trên AI/ML hiện có gặp phải hạn chế về cửa sổ ngữ cảnh và thiếu hiệu quả trong việc phân tích từng cặp vấn đề-cam kết. Để khắc phục những hạn chế này, chúng tôi giới thiệu LinkAnchor, một tác nhân tự động dựa trên mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). LinkAnchor tận dụng hiệu quả ngữ cảnh phong phú, bao gồm lịch sử cam kết, chú thích về vấn đề và tệp mã, thông qua kiến ​​trúc truy cập lười biếng. Thay vì đánh giá thủ công tất cả các cam kết ứng viên, nó sẽ tự động xác định cam kết mục tiêu. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng LinkAnchor vượt trội hơn các phương pháp tiên tiến hiện có từ 60-262% về điểm Hit@1. LinkAnchor được phát hành dưới dạng công cụ mã nguồn mở, có khả năng mở rộng, tương thích với GitHub và Jira.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày những cải tiến về hiệu quả và độ chính xác của việc khôi phục liên kết xác nhận vấn đề bằng cách sử dụng các tác nhân tự động dựa trên LLM.
◦
Giải quyết vấn đề hạn chế ngữ cảnh của LLM thông qua kiến ​​trúc truy cập trễ.
◦
Trình bày phương pháp xử lý hiệu quả thông qua việc tự động xác định các cam kết mục tiêu.
◦
Đã Kiểm chứng bằng thực nghiệm về sự cải thiện hiệu suất đáng kể so với các phương pháp hiện có.
◦
Công cụ nguồn mở có khả năng mở rộng, được GitHub và Jira hỗ trợ.
•
Limitations:
◦
Hiện tại chuyên biệt cho nền tảng GitHub và Jira, cần phải xác thực thêm về khả năng mở rộng sang các nền tảng khác.
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng tổng quát hóa trên các loại dự án phần mềm khác nhau.
◦
Vì phụ thuộc vào hiệu suất của LLM nên những hạn chế của LLM có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của LinkAnchor.
👍
Made with Slashpage