Automatiser les descriptions de pull request avec T5

Les développeurs créent souvent des pull requests (PR) pour fusionner leurs changements de code dans la base de code principale. Chaque PR a généralement un titre et une description pour expliquer quels changements ont été faits et pourquoi. Ces descriptions aident les autres, comme les reviewers, à savoir quoi vérifier en examinant le code. Cependant, beaucoup de développeurs oublient d'écrire ces descriptions, ce qui peut créer de la confusion et ralentir le processus de révision.

Pour résoudre ce problème, on propose une méthode pour créer automatiquement des descriptions de PR en utilisant les Messages de commit et les commentaires du Code source. Un message de commit est une note brève écrite par les développeurs qui résume les changements apportés à leur code. En utilisant un modèle appelé T5, on peut générer ces descriptions automatiquement, rendant le processus plus facile pour les développeurs et les reviewers.

#L'Importance des Pull Requests

Quand les développeurs travaillent sur un projet, ils apportent souvent plusieurs modifications à leur code. Ils suivent ces changements à l'aide de ce qu'on appelle des commits. Chaque fois qu'un développeur sauvegarde ses progrès, il écrit un message de commit pour décrire ce qu'il a fait. Cela crée une histoire du projet et aide les membres de l'équipe à comprendre l'évolution du code.

Une PR représente un ou plusieurs commits. Après avoir terminé un ensemble de changements, un développeur soumet une PR pour demander que ses mises à jour soient ajoutées à la base de code principale. Ce processus implique des discussions et des revues où d'autres membres de l'équipe vérifient le code et suggèrent des améliorations. L'absence d'une description adéquate peut entraîner des malentendus, rendant le processus de révision plus long.

#Le Défi

Beaucoup de développeurs oublient ou choisissent de ne pas inclure de descriptions de PR. En conséquence, un grand nombre de PR sont accompagnées de descriptions vides ou mal rédigées. Cela crée des problèmes pour les reviewers et peut également ralentir l'ensemble du processus de développement. Pour y faire face, il faut une solution automatisée qui puisse générer des descriptions de PR significatives en fonction des informations existantes.

#Approches Actuelles

Certaines personnes ont essayé d'automatiser la création de messages de commit à partir du code source. Par exemple, il existe des outils qui aident à résumer les changements de code et à générer des messages de commit automatiquement. Cependant, le même niveau d'automatisation pour les descriptions de PR n'existe pas encore. Notre approche est de combler cette lacune en utilisant un modèle bien connu appelé T5, qui est un grand modèle de langage.

#Qu'est-ce que le Modèle T5 ?

T5, ou Text-To-Text Transfer Transformer, est un modèle développé par Google pour des tâches de texte. Il prend des entrées sous forme de texte et produit des sorties sous forme de texte. Cela le rend adapté pour générer des résumés, des traductions et d'autres formes de transformation textuelle. T5 est entraîné sur un grand ensemble de données, ce qui lui donne la capacité de produire un texte cohérent et contextuellement pertinent.

En affinant T5 sur nos données, nous pouvons l'orienter pour comprendre les besoins spécifiques des descriptions de PR. Cela l'aide à générer des résumés pertinents et concis qui capturent l'essence des changements apportés dans la PR.

#Collecte et Préparation des Données

Pour nos tests, nous avons rassemblé un ensemble de données de 33 466 PR à partir de GitHub. Nous nous sommes concentrés sur les PR qui avaient déjà été fusionnées dans la base de code principale. Cela garantissait que nous utilisions un échantillon fiable pour entraîner notre modèle. Les données comprenaient des messages de commit et des descriptions de PR, et nous les avons divisées en ensembles d'entraînement, de validation et de test.

Avant de fournir les données au modèle, nous devions les nettoyer. Nous avons supprimé des éléments inutiles comme des liens, des balises HTML et des outils de formatage pour nous assurer que le texte était simple et facile à comprendre.

#Comment Nous Avons Entraîné le Modèle

Pour entraîner le modèle T5, nous avons d'abord tokenisé le texte. La tokenisation divise le texte en morceaux plus petits appelés tokens, facilitant le traitement par le modèle. Nous avons ensuite créé des séquences d'entrée à partir des messages de commit et des commentaires, et des séquences de sortie à partir des descriptions de PR.

En utilisant une configuration d'entraînement spéciale, nous avons affiné le modèle T5 sur notre ensemble de données. Le processus d'entraînement a consisté à ajuster les paramètres du modèle pour améliorer ses performances. Nous avons utilisé une technique appelée transfert d'apprentissage pour tirer parti des connaissances antérieures du modèle acquises lors de son entraînement sur un ensemble de données plus large, ce qui l'a aidé à apprendre plus vite et plus précisément.

#Évaluation de Notre Modèle

Après l'entraînement, nous devions évaluer l'efficacité de notre modèle. Nous avons utilisé une méthode appelée ROUGE, qui compare les résumés générés aux descriptions réelles pour voir à quel point ils sont similaires. ROUGE mesure des éléments comme le rappel et la précision pour fournir des scores montrant la performance du modèle.

Pour établir une base de comparaison, nous avons également utilisé une autre méthode appelée LexRank. LexRank est une approche populaire pour le résumé qui fonctionne en identifiant des phrases importantes dans un texte. Notre modèle a généré de meilleurs scores dans tous les domaines clés par rapport à LexRank, indiquant qu'il était plus efficace pour produire des descriptions de PR utiles.

#Résultats

Nos résultats ont montré que le modèle T5 surpassait significativement la méthode LexRank dans tous les métriques d'évaluation. Cela a montré que T5 pouvait générer des résumés plus précis et pertinents par rapport aux solutions existantes.

L'amélioration des scores témoigne de la capacité du modèle à comprendre la relation entre les messages de commit et les descriptions de PR, produisant ainsi des résumés qui sont non seulement cohérents mais aussi pertinents.

#Avantages pour les Développeurs

Avec notre système automatisé, les développeurs n'ont plus à s'inquiéter d'oublier d'écrire des descriptions de PR. Cet outil peut servir d'assistant précieux pour ceux qui trouvent difficile de résumer leurs changements. Il peut aussi offrir un aperçu rapide pour les reviewers, permettant des évaluations plus rapides sans avoir à scruter chaque commit.

Les résumés automatisés peuvent également servir de rappels pour les développeurs, les aidant à se souvenir de l'objectif de leurs changements et évitant d'oublier des détails importants tout en écrivant leurs propres descriptions. Cela mène à un flux de travail plus efficace dans le développement logiciel.

#Conclusion et Directions Futures

En résumé, notre travail visait à trouver un moyen de générer automatiquement des descriptions de PR à partir de messages de commit. En utilisant le modèle T5, nous avons démontré qu'il est possible de créer un système qui aide à la fois les développeurs et les reviewers à rationaliser leurs processus de travail.

Pour l'avenir, nous prévoyons d'explorer l'utilisation d'autres grands modèles de langage et d'élargir nos efforts pour inclure des ensembles de données plus importants. Nous sommes également intéressés à tester si notre modèle peut être efficace pour d'autres tâches, comme résumer du code source ou des rapports de bogues.

En continuant à affiner notre approche, nous espérons améliorer encore l'efficacité et l'efficacité des pratiques de développement logiciel. Cela peut mener à une collaboration plus fluide entre les développeurs et, en fin de compte, contribuer à la livraison de produits logiciels de haute qualité.