Bewertung grosser Sprachmodelle für technische Schulden

In der Softwareentwicklung treffen Entwickler manchmal Entscheidungen, die nicht ideal sind, bekannt als Selbstzugegebene technische Schulden (SATD). Das wird oft in Codekommentaren dokumentiert. Diese Entscheidungen können kurzfristig helfen, aber sie können langfristig Probleme bei der Wartung und Weiterentwicklung von Softwaresystemen verursachen. Es ist wichtig für Softwareteams, SATD zu identifizieren und zu managen, um ihre Projekte gesund zu halten.

Die jüngsten Fortschritte bei grossen Sprachmodellen (LLMs) haben vielversprechende Ergebnisse bei verschiedenen Softwareaufgaben gezeigt, besonders beim Texterzeugen. Allerdings gab es nicht viele Studien darüber, wie effektiv diese Modelle bei Aufgaben im Zusammenhang mit SATD sind.

#Zweck der Studie

Diese Studie hat zum Ziel herauszufinden, wie gut LLMs SATD identifizieren und klassifizieren können. Wir konzentrieren uns auf ein bestimmtes LLM, bekannt als Flan-T5, und vergleichen seine Leistung in verschiedenen Einstellungen. Damit hoffen wir, Einblicke zu gewinnen, wie gut diese Modelle bei der Verwaltung technischer Schulden in der Softwareentwicklung helfen können.

#Identifikation und Klassifikation von SATD

SATD zu identifizieren bedeutet herauszufinden, ob ein Codekommentar auf technische Schulden hinweist. Sobald sie identifiziert sind, müssen die technischen Schulden in Arten klassifiziert werden, wie Designschulden oder Dokumentationsschulden. Diese Aufgaben können schwierig und zeitaufwendig sein, wenn sie manuell gemacht werden. In grossen Projekten erwähnen nur eine kleine Prozentzahl von Kommentaren SATD explizit, was es schwer macht, sie alle zu finden.

Viele frühere Studien haben versucht, die Identifikation und Klassifikation von SATD zu automatisieren. Diese Methoden können auf Regeln basieren oder maschinelles Lernen einbeziehen. Obwohl diese bestehenden Ansätze ein gewisses Potenzial zeigen, ist klar, dass es noch Verbesserungspotenzial gibt.

LLMs sind eine neuere Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens. Sie haben beeindruckende Fähigkeiten in verschiedenen Textaufgaben gezeigt, wie z.B. Codegenerierung und Zusammenfassungen. Allerdings ist uns aufgefallen, dass es nicht viele Studien gibt, die sich speziell mit der Nutzung von LLMs für SATD beschäftigen.

#Untersuchung von LLMs für SATD-Aufgaben

In dieser Studie untersuchen wir die Verwendung von LLMs zur Identifizierung und Klassifikation von SATD. Wir betrachten verschiedene Einstellungen, wie das Fein-Tuning der Modelle im Vergleich zur Verwendung ohne Anpassung, die Modellgrösse und wie wir Prompts designen, um das Verständnis des Modells zu lenken.

Um die Effektivität der Modelle zu sehen, verwenden wir zwei bekannte Datensätze, die Codekommentare mit annotierter SATD enthalten. Ein Datensatz enthält eine grosse Menge an Kommentaren aus Open-Source-Projekten, während der andere SATD aus Maschinenlern-Repositories enthält.

Wir wollen mehrere Fragen zur Leistung der LLMs in diesen Aufgaben beantworten. Insbesondere wollen wir herausfinden, ob die neuen Modelle die vorherigen nicht-LLM-Ansätze bei der Identifizierung und Klassifikation von SATD übertreffen können.

#Experimentelle Einrichtung

Um die Leistung von sechs beliebten LLMs zu vergleichen, führten wir eine Reihe von Experimenten mit zwei verschiedenen Datensätzen durch. Ein Datensatz, Maldonado-62k, enthält über 62.000 Kommentare, von denen ein kleinerer Teil als SATD identifiziert wurde. Der andere Datensatz, OBrien, besteht aus 856 SATD-Instanzen, die in verschiedene Typen kategorisiert wurden.

Wir führten eine systematische Bewertung durch, indem wir die Ergebnisse der LLMs mit traditionellen Basismethoden verglichen. Neben der Messung der Genauigkeit schauten wir auch, wie gut die Modelle aus den Trainingsdaten lernten, indem wir ihre F1-Scores massen.

#Ergebnisse

#Leistung bei der SATD-Identifikation

Die Ergebnisse zeigten, dass LLMs, insbesondere die grösseren Modelle, die traditionellen Methoden zur SATD-Identifikation ständig überlegen waren. Zum Beispiel, als wir die Flan-T5-Modelle feinjustierten, erzielten sie deutlich bessere F1-Scores im Vergleich zu den etablierten Benchmarks. Die Leistungssteigerung war erheblich, zwischen 4,4% und 7,2%.

#Leistung bei der SATD-Klassifikation

Die Leistung in der SATD-Klassifikation war ebenfalls vielversprechend. Das feinjustierte Flan-T5-XL-Modell führte wieder in der Leistung. Allerdings zeigte ein CNN-Modell wettbewerbsfähige Ergebnisse und schnitt in einigen Fällen sogar besser ab als einige der LLMs. Besonders fiel auf, dass die LLMs in einigen Kategorien besser abschnitten als in anderen, was ihre Stärken und Schwächen bei Klassifikationsaufgaben verdeutlicht.

Wir haben auch einen Zero-Shot-In-Context-Learning-Ansatz (ICL) mit dem grössten Flan-T5-Modell untersucht. Das bedeutet, dass wir dem Modell Prompts mit relevanten Beispielen ohne Feinabstimmung gaben. Die Ergebnisse waren wettbewerbsfähig, blieben aber hinter den feinjustierten Modellen zurück.

#Verwendung kontextueller Informationen

Eine interessante Erkenntnis aus unserer Studie war der Einfluss zusätzlicher kontextueller Informationen auf die SATD-Klassifikation. Als wir Details wie den Dateinamen oder den umgebenden Code einbezogen, verbesserte sich die Leistung der grösseren Modelle. Allerdings hatten kleinere Modelle mit dieser zusätzlichen Komplexität zu kämpfen. Das deutet darauf hin, dass grössere Modelle eine bessere Fähigkeit haben, Kontext zu verstehen und zu nutzen, um Vorhersagen zu treffen.

#Diskussion

Die Ergebnisse verdeutlichen den Bedarf an weiterer Forschung zur Verbesserung der Qualität der annotierten Daten. Richtige Labels sind entscheidend, um Modelle effektiv zu trainieren. Durch die Verbesserung der Qualität von Trainingsdatensätzen könnten wir sogar noch bessere Leistungen von LLMs bei Aufgaben wie der SATD-Identifikation und -Klassifikation erwarten.

Ausserdem hebt unsere Studie die Vorteile der Verwendung von LLMs für Softwareengineering-Aufgaben hervor. Insbesondere fanden wir heraus, dass LLMs in einigen Bereichen menschliche Annotatoren übertreffen können, dank ihres umfangreichen Vortrainings auf grossen Textkorpora.

#Auswirkungen auf die Softwareentwicklung

Die Einführung von LLMs wie Flan-T5 könnte Softwareteams erheblich zugutekommen, indem sie die Identifikation und Klassifikation von SATD automatisiert. Das würde Zeit und Ressourcen sparen, sodass Entwickler sich auf die Behebung der identifizierten Schulden konzentrieren können.

Letztendlich kann ein effektiveres Management technischer Schulden zu einer besseren Softwarequalität und Wartbarkeit führen, was LLMs zu einem wertvollen Werkzeug für moderne Softwareentwicklung machen kann.

#Zukünftige Arbeiten

Aufbauend auf unseren Erkenntnissen kann zukünftige Forschung zusätzliche Dimensionen erkunden, wie die weitere Verbesserung der Datensätze, Experimente mit anderen Modellen und die Anwendung dieser Techniken in verschiedenen Softwareentwicklungskontexten.

Zusätzlich können weitere Studien den Optimierungsprozess des Prompt-Engineerings für ICL-Ansätze untersuchen, da dies weiteres Potenzial für LLMs in verschiedenen Anwendungen freisetzen könnte.

#Fazit

Die Verwendung grosser Sprachmodelle zur Identifizierung und Klassifikation selbstzugegebener technischer Schulden zeigt grosses Potenzial. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Fein-Tuning dieser Modelle zu einer verbesserten Leistung im Vergleich zu traditionellen Methoden führt, insbesondere bei der Identifizierung von SATD. Während Herausforderungen bestehen bleiben, insbesondere bei der korrekten Klassifikation von SATD basierend auf begrenzten Beispielen, sind die potenziellen Vorteile der Nutzung von LLMs in der Softwareentwicklung klar.

Da Softwaresysteme immer komplexer werden, werden Werkzeuge, die den Prozess des Managements technischer Schulden automatisieren und verbessern können, zunehmend wichtig.