本記事では、ソフトウェアエンジニアのLLMの活用方法に関する研究を紹介します。
エンジニアがコードを理解する方法は人それぞれ異なりますが、LLMはそれを考慮した説明をできるのでしょうか。今回紹介する研究ではLLMが個人のスタイルに合わせてサポートできるかを調査しています。
参照論文情報は記事の下部に記載されています。
はじめに
ソフトウェアエンジニアは日々、多くのプログラムコードを扱いますが、その中には馴染みのないコードや言語もあります。今では、そんなとき手を伸ばす先にあるのがLLMです。
しかし、LLMを普通に使ってもエンジニア一人ひとりのスタイルの違いを考慮してはくれません。
ソフトウェアエンジニアは多様な背景を持ち、問題に対するアプローチも異なります。物事を体系的に学びたいエンジニアもいれば、試行錯誤を通じて直感的に学ぶエンジニアもいます。また、自分の技術的スキルに自信があるエンジニアと、自信があまりないエンジニアでは、コードを理解する際に求める説明も異なるでしょう。
実際、異なるタイプのユーザーがAIの支援を受ける際には、「万人向け」の説明では不十分であることがこれまでの研究で示されています。
そこで今回研究チームは、個々のエンジニアの問題解決スタイルに合わせて、LLMが提供するコード説明を調整する方法を考えました。異なるエンジニアの問題解決スタイルに対応したコード説明を生成するようLLMを調整し、そしてその効果を調査することに取り組みました。
以下で詳しく紹介します。LLMによるコードの説明がしっくりこないと感じたことがある方や、社内の複数名でLLMをコーディングに使っている方向けの内容です。
