Évaluation des grands modèles de langage pour les enregistrements de décisions architecturales

La gestion des connaissances architecturales est super importante pour le développement logiciel. Ça implique d'enregistrer et d'organiser les Décisions prises pendant la conception et le développement. Un outil précieux pour ça, c'est le Document de Décision Architecturale (ADR), qui note les décisions importantes concernant l'architecture du logiciel. Un ADR détaille le contexte d'une décision, la décision prise, et les raisons derrière. Cette documentation favorise une meilleure communication, le travail d'équipe, et des insights plus clairs sur les choix de conception faits. Cependant, beaucoup d'équipes ont du mal à adopter les ADR, souvent à cause de la pression du temps et des niveaux d'utilisation variés selon les projets.

Les récents progrès dans les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) suggèrent qu'ils pourraient aider les équipes à créer ces ADR plus facilement. Pourtant, l'efficacité de ces modèles pour produire des ADR n'a pas été vraiment étudiée en profondeur. Cette étude explore la possibilité d'utiliser des LLMs pour générer des ADRs en fonction des Contextes fournis. Nous testons différents LLMs pour voir à quel point ils peuvent produire des décisions architecturales.

#Contexte

La gestion des connaissances architecturales (AKM) implique de stocker et de gérer les informations sur les décisions et conceptions architecturales dans les projets logiciels. L'AKM cherche à s'assurer que les choix importants sont documentés et facilement accessibles pour référence future. Ça aide les équipes à revoir les décisions et à comprendre leurs implications, améliorant ainsi la collaboration et la réutilisation des connaissances.

Un ADR fournit un moyen structuré pour capturer ces décisions architecturales, incluant le contexte entourant une décision et la rationale derrière. Les ADRs peuvent couvrir divers aspects comme les styles, les motifs, et les caractéristiques de qualité de l'architecture. Ces enregistrements contribuent au succès global des projets en s'assurant que tout le monde est sur la même longueur d'onde concernant les décisions prises.

Malgré les avantages évidents des ADRs, leur adoption a été lente. Les défis incluent un soutien logiciel insuffisant, l'effort nécessaire pour créer ces enregistrements, et l'incertitude sur quelles décisions doivent être documentées.

#Modèles de Langage de Grande Taille

Les LLMs sont des systèmes d'IA avancés entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles. Ils peuvent comprendre et générer du texte de manière semblable à un humain, ce qui les rend précieux pour diverses tâches linguistiques. Ces modèles peuvent produire des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes, ce qui peut être bénéfique pour générer des ADRs.

Les LLMs fonctionnent généralement en trois modes principaux : zéro-shot, few-shot, et fine-tuning. En mode zéro-shot, le modèle génère du texte sans avoir vu d'exemples au préalable. En mode few-shot, le modèle apprend à partir d'un petit nombre d'exemples fournis dans la même session. Le fine-tuning consiste à entraîner un modèle existant sur un ensemble de données spécifique pour améliorer ses performances sur une tâche particulière.

#Objectifs de Recherche

Cette étude vise à déterminer si les LLMs peuvent efficacement générer des décisions de conception architecturale à partir de contextes donnés. Nous explorons les questions de recherche suivantes :

1. Les LLMs peuvent-ils être utilisés pour générer des décisions de conception architecturale dans un cadre zéro-shot ?
2. L'approche few-shot améliore-t-elle la capacité du LLM à générer des décisions de conception ?
3. Le fine-tuning peut-il améliorer la capacité des LLMs à générer des décisions de conception architecturale ?

Nous visons à analyser si ces modèles peuvent fournir un soutien précieux aux architectes dans la documentation de leurs décisions.

#Conception de l'Étude

Pour évaluer les LLMs, nous avons rassemblé un ensemble de données d'ADRs provenant de plusieurs sources en ligne. Nous nous sommes concentrés sur des composants spécifiques de ces ADRs, comme le contexte des décisions et les décisions elles-mêmes. Notre objectif était de voir à quel point différents LLMs réussissent à générer des décisions basées sur ces contextes.

#Collecte de Données

Nous avons fouillé divers dépôts à la recherche de documents de décision architecturale, en sélectionnant plusieurs qui contenaient un nombre significatif d'entrées d'ADR. À partir de ces dépôts, nous avons rassemblé un total de 95 ADRs, qui ont servi de données de test pour les LLMs.

#Approches Expérimentales

Nous avons testé trois approches différentes avec les LLMs :

• Approche 0-shot : Le modèle reçoit seulement le contexte et est censé générer la décision de conception de manière autonome.
• Approche Few-shot : Le modèle se voit fournir quelques exemples de paires contexte-décision pour l'aider à orienter sa sortie.
• Fine-tuning : Le modèle est entraîné davantage sur des données spécifiques contexte-décision, ce qui lui permet d'apprendre à partir des exemples fournis.

Dans chaque approche, nous avons évalué la qualité des décisions générées en mesurant leur pertinence et leur précision.

#Exécution Expérimentale

#Approche 0-shot

Pour les tests en zéro-shot, nous avons fourni au LLM uniquement le contexte de la décision. Nous avons expérimenté avec différents prompts pour voir lesquels donneraient les meilleurs résultats. En affinant nos prompts, nous visons à améliorer la capacité du modèle à générer des décisions cohérentes et contextuellement appropriées.

#Approche Few-shot

En utilisant l'approche few-shot, nous avons sélectionné deux exemples solides d'ADRs comme modèles pour le LLM. Ces exemples ont aidé le modèle à apprendre le format de sortie et le contexte souhaités. Nous voulions voir si fournir des exemples aiderait le modèle à générer de meilleures décisions comparé à la méthode zéro-shot.

#Fine-tuning

Dans nos efforts de fine-tuning, nous avons utilisé les ADRs collectés pour entraîner des LLMs spécifiques. Cet entraînement a aidé les modèles à mieux s'aligner avec les types de décisions qu'ils devaient générer en fonction des contextes donnés. Notre objectif était de voir si cet entraînement sur mesure améliorerait leurs performances globales.

#Résultats

#Résultats 0-shot

Dans nos tests en zéro-shot, des modèles plus grands comme GPT-4 ont très bien performé à générer des décisions pertinentes basées sur le contexte fourni. Cependant, ils n'ont pas toujours atteint une qualité semblable à celle d'un humain dans leurs sorties. Les modèles plus petits avaient tendance à avoir plus de difficultés, produisant des réponses moins pertinentes ou cohérentes.

#Résultats Few-shot

Lorsque nous avons mis en œuvre l'approche few-shot, nous avons observé des améliorations, particulièrement avec les modèles plus grands. Les exemples que nous avons fournis ont aidé à orienter les modèles, leur permettant de générer des décisions plus précises et formatées. Néanmoins, les résultats étaient encore mitigés, certains modèles montrant de meilleures performances que d'autres.

#Résultats Fine-tuning

Le fine-tuning a eu un impact positif sur les performances des modèles. Après un entraînement sur des paires contexte-décision spécifiques, les modèles ont produit des décisions supérieures par rapport à leurs capacités d'origine. Cependant, même les meilleurs modèles fine-tunés avaient encore des limitations comparées aux modèles plus grands.

#Discussion

Nos résultats suggèrent que les LLMs peuvent aider à générer des décisions de conception architecturale, mais il y a des limites. Bien que des modèles comme GPT-4 puissent donner des résultats impressionnants, ils nécessitent souvent un soutien humain pour le raffinement. Les modèles plus petits pourraient être des options viables, surtout dans des environnements qui privilégient la confidentialité et la sécurité.

#Implications des Résultats

Les équipes pourraient bénéficier de l'utilisation des LLMs pour aider à documenter et générer des ADRs. En fournissant des brouillons initiaux ou des modèles structurés, ces modèles peuvent alléger le fardeau des architectes, leur permettant de se concentrer davantage sur les aspects créatifs de la conception. Cependant, compter uniquement sur les LLMs n'est pas conseillé. Les architectes humains doivent rester impliqués pour garantir la qualité et la pertinence dans la prise de décision.

#Directions Futures

Les recherches futures devraient explorer l'amélioration des LLMs avec des données d'entraînement plus étendues pour améliorer encore leurs capacités. L'intégration de sources d'informations diverses pourrait mener à une meilleure qualité de génération. Réaliser des tests dans le monde réel avec des architectes aidera également à évaluer la praticité et l'efficacité de l'utilisation des LLMs dans des projets en direct.

#Conclusions

Cette étude fournit des preuves que les LLMs ont un potentiel pour aider à la génération de décisions de conception architecturale. Bien qu'ils ne soient pas encore totalement fiables pour la prise de décision autonome, leur capacité à soutenir les architectes dans la rédaction et la documentation des décisions est significative.

En explorant différentes approches, nous avons trouvé que bien que des capacités en zéro-shot existent, les méthodes few-shot et de fine-tuning montrent plus de potentiel. Les modèles plus petits offrent des options précieuses pour les organisations soucieuses de la confidentialité ou de la sécurité, tandis que les modèles plus grands excellent dans des applications plus générales.

Les avancées continues dans le domaine des LLMs mèneront probablement à de meilleurs outils et méthodes pour capturer les complexités de la conception architecturale, améliorant ainsi l'ensemble du processus de développement pour les projets logiciels.