Redefining Developer Assistance: Through Large Language Models in Software Ecosystem

📄 arXiv: 2312.05626v3 📥 PDF

作者: Somnath Banerjee, Avik Dutta, Sayan Layek, Amruit Sahoo, Sam Conrad Joyce, Rima Hazra

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2023-12-09 (更新: 2024-03-15)

备注: Under review

💡 一句话要点

提出DevAssistLlama：一种面向软件开发领域，通过指令微调的大语言模型。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 软件开发 指令微调 命名实体识别 关系抽取

📋 核心要点

  1. 现有通用LLM在处理软件开发领域特定任务时，对复杂技术文档的理解和利用存在不足。
  2. DevAssistLlama通过指令微调，使其能够有效处理软件相关的自然语言查询，提升开发人员在软件特定任务中的能力。
  3. 实验结果表明，DevAssistLlama在命名实体识别、关系抽取和链接预测等任务上，优于其他模型，包括ChatGPT。

📝 摘要（中文）

本文深入研究了特定领域的大语言模型（LLM）的进展，重点关注其在软件开发中的应用。我们介绍了DevAssistLlama，一个通过指令微调开发的模型，旨在协助开发人员处理与软件相关的自然语言查询。该模型是指令微调LLM的变体，尤其擅长处理复杂的技术文档，从而增强开发人员在特定软件任务中的能力。DevAssistLlama的创建涉及从各种软件系统构建一个广泛的指令数据集，从而能够有效地处理命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和链接预测（LP）。我们的结果表明，与其他模型（包括ChatGPT）相比，DevAssistLlama在这些任务中具有卓越的性能。这项研究不仅突出了专用LLM在软件开发中的潜力，而且是该领域的先驱LLM。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决软件开发领域中，开发人员在处理大量技术文档和代码时面临的信息检索和理解难题。现有通用大语言模型虽然具备一定的自然语言处理能力，但在处理特定领域的复杂技术文档时，性能往往不尽如人意，无法有效支持开发人员进行命名实体识别、关系抽取和链接预测等关键任务。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对软件开发领域进行优化的LLM，即DevAssistLlama。通过指令微调（Instruction Tuning）的方式，使模型能够更好地理解和处理与软件开发相关的自然语言查询，从而提升其在特定任务上的性能。这种方法旨在弥合通用LLM与特定领域需求之间的差距。

技术框架：DevAssistLlama的构建主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：从各种软件系统中收集大量的技术文档和代码，构建一个广泛的指令数据集。2) 模型选择：选择一个合适的LLM作为基础模型。3) 指令微调：使用构建的指令数据集对基础模型进行微调，使其能够更好地理解和处理软件开发领域的自然语言查询。4) 评估：在命名实体识别、关系抽取和链接预测等任务上评估模型的性能。

关键创新：DevAssistLlama的关键创新在于其针对软件开发领域进行了专门的优化。通过构建特定领域的指令数据集并进行指令微调，该模型能够更好地理解和处理与软件开发相关的自然语言查询，从而在命名实体识别、关系抽取和链接预测等任务上取得更好的性能。这是首个专门为软件开发领域设计的LLM。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。但是，指令微调过程是关键，指令数据集的质量和多样性直接影响模型的性能。具体的基础模型选择、微调策略和评估指标的选择也会对最终结果产生影响。这些细节需要在实际应用中进行仔细调整和优化。

📊 实验亮点

DevAssistLlama在命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和链接预测（LP）等任务上表现出优于其他模型的性能，包括ChatGPT。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了DevAssistLlama在这些任务上的卓越能力，证明了其在软件开发领域的有效性。

🎯 应用场景

DevAssistLlama具有广泛的应用前景，可以应用于智能代码助手、自动化文档生成、软件缺陷检测、API推荐等领域。通过提供更准确、更高效的软件开发辅助，DevAssistLlama可以显著提高开发人员的工作效率，降低开发成本，并促进软件质量的提升。未来，该模型有望成为软件开发生态系统中不可或缺的一部分。

📄 摘要（原文）

In this paper, we delve into the advancement of domain-specific Large Language Models (LLMs) with a focus on their application in software development. We introduce DevAssistLlama, a model developed through instruction tuning, to assist developers in processing software-related natural language queries. This model, a variant of instruction tuned LLM, is particularly adept at handling intricate technical documentation, enhancing developer capability in software specific tasks. The creation of DevAssistLlama involved constructing an extensive instruction dataset from various software systems, enabling effective handling of Named Entity Recognition (NER), Relation Extraction (RE), and Link Prediction (LP). Our results demonstrate DevAssistLlama's superior capabilities in these tasks, in comparison with other models including ChatGPT. This research not only highlights the potential of specialized LLMs in software development also the pioneer LLM for this domain.