[Mostly AI-Generated] Software Engineering 분야에서 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까? (SE분야 논문들의 답변)

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Software Engineering 분야에서 LLM(Large Language Model)은 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. LLM은 코드 생성, 코드 번역, 코드 자동 완성, 요구사항 수집, 소프트웨어 설계, 테스트 케이스 생성 등 여러 소프트웨어 개발 작업을 자동화하거나 지원하는 데 사용됩니다. 이러한 모델들은 개발자의 생산성을 높이고, 소프트웨어 개발 시간과 비용을 줄이는 데 기여합니다.아래는 문서들에서 추출한 주요 활용 사례와 그에 대한 설명입니다.

코드 생성(Code Generation), 코드 리뷰(Code Review):

코드 자동 완성, 버그 수정 및 자동화(Automated Program Repair):

  • LLM은 코드에서 버그를 탐지하고 수정하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 개발자가 버그를 찾고 수정하는 시간을 줄여줍니다.
  • 개발자가 코드를 작성할 때, LLM은 자동 완성 기능을 제공하여 코드 작성 속도를 높입니다.
  • 참고문헌

정적 분석 및 타입 추론:

요구사항 엔지니어링(Requirements Engineering):

교육 및 학습 지원(Education and Learning Support):

도메인 특화 언어 지원(Domain-Specific Language Support):

  • LLM은 도메인 특화 언어(DSL)에서도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, IT 자동화에 중요한 YAML 기반 언어인 Ansible을 지원할 수 있습니다.
  • 참고문헌
    • 2024-02-27: LLM은 일반 프로그래밍 언어뿐만 아니라 도메인 특화 언어에서도 활용될 수 있습니다.

통합 개발 환경(IDE) 통합(Integration with IDEs):

  • LLM은 통합 개발 환경(IDE)과 통합되어 개발자의 생산성을 높이는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-3.5/4와 같은 모델은 지능형 프로그래밍 어시스턴트로 활용될 수 있습니다.
  • 참고문헌
    • 2024-02-22: LLM은 IDE와 통합되어 개발자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

자동화된 테스트 케이스 생성(Automated Test Case Generation):

LLM 모델의 업데이트와 활용:

  • LLM을 최신 지식으로 업데이트하는 것은 비용이 많이 들지만, 이를 효율적으로 수행하기 위한 모델 편집 기법이 제안되었습니다. 예를 들어, \textsc{MENT}라는 접근법은 모델의 일부 뉴런을 패치하여 성능을 향상시킵니다.
  • 참고문헌

비용 효율적인 LLM 서비스 제공:

  • LLM 서비스 제공: LLM을 서비스로 제공하여 사용자가 특정 작업을 수행할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이는 사용자가 별도의 전문 지식 없이도 LLM을 활용할 수 있게 해줍니다.
  • 비용 효율적인 쿼리 할당: LLM 서비스 제공 시, 비용과 성능을 균형 있게 맞추기 위해 쿼리 할당 전략을 수립할 수 있습니다.
  • 참고문헌

시간의 흐름에 따른 변화

  • 시간이 지남에 따라 LLM의 활용 사례와 연구 방향이 점차 다양해지고 있습니다. 초기에는 주로 코드 생성 및 번역에 집중되었으나, 최근에는 정적 분석, 요구사항 수집, 교육 지원 등 다양한 소프트웨어 개발 단계에서의 활용이 연구되고 있습니다. 또한, 모델의 효율성과 에너지 소비를 고려한 연구도 진행되고 있습니다.

주요 키워드

  • Code Generation
  • Code Review
  • Code Analysis
  • Automated Program Repair (APR)
  • Requirements Engineering
  • Education and Learning Support
  • Domain-Specific Language (DSL)
  • Integration with IDEs
  • Automated Test Case Generation
  • Software Development Support
  • API Integration
  • Test Case Generation
  • Software Testing
  • Cost-effective Query Allocation
  • LLM as a Service

추가적인 Source 리스트

2023

2024


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