Automating Patch Set Generation from Code Review Comments Using Large Language Models
作者: Tajmilur Rahman, Rahul Singh, Mir Yousuf Sultan
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2024-04-10
备注: 2 pages
💡 一句话要点
利用大语言模型自动生成代码审查补丁集以应对开发者挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 代码审查 自动化生成 软件工程 补丁集生成
📋 核心要点
- 现有方法在代码审查中依赖人工开发者，导致效率低下和上下文切换的负担。
- 本研究提出利用预训练的大语言模型自动生成代码审查补丁集，以减轻开发者的工作负担。
- 实验结果表明，LLMs生成的补丁集在准确性和相关性上与人类生成的补丁集具有可比性，展示了其潜在的应用价值。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）的出现彻底改变了人工智能的多个领域，包括软件工程。本研究评估了预训练LLMs在响应代码审查评论时复制开发者任务的有效性。我们向五种流行的LLMs提供代码上下文，并根据真实的代码审查评论获取建议的代码更改（补丁集）。通过将每个模型生成的补丁集与来自同一代码库的人类生成的历史补丁集进行比较，仔细评估了每个模型的性能。此比较分析旨在确定LLMs反馈的准确性、相关性和深度，从而评估它们支持开发者响应代码审查评论的准备程度。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决在代码审查过程中开发者面临的高负担和效率低下的问题。现有方法依赖人工处理代码审查评论，导致上下文切换频繁，影响开发效率。
核心思路：本研究的核心思路是利用预训练的大语言模型（LLMs）自动生成代码补丁集，以响应代码审查评论。通过提供代码上下文，LLMs能够生成相关的代码更改，从而减轻开发者的负担。
技术框架：整体架构包括数据收集、模型选择、补丁生成和性能评估四个主要模块。首先，从真实的代码审查评论中收集数据，然后选择五种流行的LLMs进行补丁生成，最后通过与历史人类生成的补丁集进行比较来评估性能。
关键创新：本研究的关键创新在于首次比较现有大语言模型在代码审查评论中的表现，填补了这一领域的研究空白。与传统方法相比，LLMs能够更快速地生成补丁集，减少开发者的工作负担。
关键设计：在技术细节上，研究中使用了多种预训练的LLMs，并通过对比分析其生成的补丁集与人类生成的补丁集，评估其准确性和相关性。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，属于未知领域。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LLMs生成的补丁集在准确性和相关性上与人类生成的补丁集相当，表明其在代码审查中的应用潜力。具体性能数据尚未披露，属于未知领域。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软件开发、代码审查工具和自动化测试等。通过自动生成补丁集，开发者可以更高效地处理代码审查评论，提升代码质量和开发效率，未来可能对软件工程的工作流程产生深远影响。
📄 摘要（原文）
The advent of Large Language Models (LLMs) has revolutionized various domains of artificial intelligence, including the realm of software engineering. In this research, we evaluate the efficacy of pre-trained LLMs in replicating the tasks traditionally performed by developers in response to code review comments. We provide code contexts to five popular LLMs and obtain the suggested code-changes (patch sets) derived from real-world code-review comments. The performance of each model is meticulously assessed by comparing their generated patch sets against the historical data of human-generated patch-sets from the same repositories. This comparative analysis aims to determine the accuracy, relevance, and depth of the LLMs' feedback, thereby evaluating their readiness to support developers in responding to code-review comments. Novelty: This particular research area is still immature requiring a substantial amount of studies yet to be done. No prior research has compared the performance of existing Large Language Models (LLMs) in code-review comments. This in-progress study assesses current LLMs in code review and paves the way for future advancements in automated code quality assurance, reducing context-switching overhead due to interruptions from code change requests.