Avaliando Modelos de Linguagem Grandes para Registros de Decisões Arquitetônicas

Gerenciar o conhecimento arquitetônico é super importante pra desenvolvimento de software. Isso envolve registrar e organizar as Decisões que foram tomadas durante o design e o desenvolvimento. Uma ferramenta valiosa pra isso é o Registro de Decisão de Arquitetura (ADR), que anota decisões importantes sobre a arquitetura do software. Um ADR detalha o contexto de uma decisão, a decisão que foi tomada e as razões por trás dela. Essa documentação ajuda a melhorar a comunicação, o trabalho em equipe e a clareza sobre as escolhas de design feitas. Mas, muitas equipes têm dificuldade em adotar ADRs, muitas vezes por causa da pressão do tempo e dos diferentes níveis de uso nos projetos.

Recentemente, os avanços em Modelos de Linguagem Grande (LLMs) sugerem que eles poderiam ajudar as equipes a criar esses ADRs de forma mais fácil. No entanto, quão eficazes esses modelos são na produção de ADRs ainda não foi investigado a fundo. Este estudo explora a possibilidade de usar LLMs pra gerar ADRs com base em Contextos fornecidos. Testamos vários LLMs pra ver como eles conseguem produzir decisões arquitetônicas.

#Contexto

O gerenciamento do conhecimento arquitetônico (AKM) envolve armazenar e lidar com informações sobre decisões e designs arquitetônicos dentro de projetos de software. O AKM busca garantir que escolhas importantes sejam documentadas e facilmente acessíveis pra referência futura. Isso ajuda as equipes a revisitar as decisões e entender suas implicações, melhorando a colaboração e a reutilização do conhecimento.

Um ADR oferece uma maneira estruturada de capturar essas decisões arquitetônicas, incluindo o contexto ao redor de uma decisão e a razão por trás dela. ADRs podem cobrir vários aspectos, como estilos, padrões e características de qualidade da arquitetura. Esses registros contribuem pro sucesso geral dos projetos, garantindo que todos estejam na mesma página sobre as decisões tomadas.

Apesar das vantagens claras dos ADRs, a adoção deles tem sido lenta. Os desafios incluem a falta de suporte de ferramentas, o esforço necessário pra criar esses registros e a incerteza sobre quais decisões precisam ser documentadas.

#Modelos de Linguagem Grande

LLMs são sistemas de IA avançados treinados em enormes quantidades de dados textuais. Eles conseguem entender e gerar texto parecido com o humano, tornando-se valiosos pra várias tarefas de linguagem. Esses modelos podem produzir respostas coerentes e relevantes em contexto, o que pode ajudar na geração de ADRs.

Os LLMs normalmente funcionam em três modos principais: zero-shot, few-shot e fine-tuning. No modo zero-shot, o modelo gera texto sem ter visto nenhum exemplo antes. No modo few-shot, o modelo aprende a partir de um pequeno número de exemplos fornecidos na mesma sessão. O fine-tuning envolve treinar um modelo existente em um conjunto de dados específico pra melhorar seu desempenho numa tarefa particular.

#Objetivos da Pesquisa

Este estudo tem como objetivo descobrir se os LLMs podem gerar efetivamente decisões de design arquitetônico a partir de contextos dados. Exploramos as seguintes perguntas de pesquisa:

1. Os LLMs podem ser usados pra gerar decisões de design arquitetônico num cenário zero-shot?
2. A abordagem few-shot melhora a capacidade do LLM de gerar decisões de design?
3. O fine-tuning pode aumentar a capacidade dos LLMs na geração de decisões de design arquitetônico?

Queremos analisar se esses modelos podem oferecer suporte valioso aos arquitetos na documentação de suas decisões.

#Design do Estudo

Pra avaliar os LLMs, reunimos um conjunto de dados de ADRs de várias fontes online. Focamos em componentes específicos desses ADRs, como o contexto das decisões e as decisões em si. Nosso objetivo era ver como diferentes LLMs se saem em gerar decisões com base nesses contextos.

#Coleta de Dados

Procuramos em vários repositórios por registros de decisões arquitetônicas, selecionando alguns que continham um número significativo de entradas de ADR. Desses repositórios, coletamos um total de 95 ADRs, que serviram como nossos dados de teste pra LLMs.

#Abordagens Experimentais

Testamos três abordagens diferentes com os LLMs:

• Abordagem 0-shot: O modelo recebe apenas o contexto e é esperado que gere a decisão de design de forma independente.
• Abordagem Few-shot: O modelo é fornecido com alguns exemplos de pares contexto-decisão pra ajudar a guiar sua saída.
• Fine-tuning: O modelo é treinado mais a fundo em dados específicos de contexto-decisão, permitindo que ele aprenda com os exemplos dados.

Em cada abordagem, avaliamos a qualidade das decisões geradas medindo sua relevância e precisão.

#Execução Experimental

#Abordagem 0-shot

Nos testes 0-shot, fornecemos ao LLM apenas o contexto da decisão. Experimentamos com diferentes prompts pra ver qual renderizava os melhores resultados. Refinando nossos prompts, tentamos melhorar a capacidade do modelo de gerar decisões coerentes e apropriadas ao contexto.

#Abordagem Few-shot

Usando a abordagem few-shot, selecionamos dois exemplos fortes de ADRs como modelos pro LLM. Esses exemplos ajudaram o modelo a aprender o formato de saída e o contexto desejado. Queríamos ver se fornecer exemplos ajudaria o modelo a gerar decisões melhores comparado ao método zero-shot.

#Fine-tuning

Nos nossos esforços de fine-tuning, usamos os ADRs coletados pra treinar LLMs específicos. Esse treinamento ajudou os modelos a se alinharem melhor com os tipos de decisões que precisavam gerar com base em contextos dados. Nosso objetivo era ver se esse treinamento personalizado melhoraria seu desempenho geral.

#Resultados

#Descobertas 0-shot

Nos nossos testes zero-shot, modelos maiores como o GPT-4 se saíram incrivelmente bem gerando decisões relevantes com base no contexto fornecido. No entanto, eles nem sempre atingiram uma qualidade parecida com a humana nas saídas. Modelos menores tendiam a ter mais dificuldade, produzindo respostas menos relevantes ou coerentes.

#Descobertas Few-shot

Quando implementamos a abordagem few-shot, observamos melhorias, especialmente com os modelos maiores. Os exemplos que fornecemos ajudaram a guiar os modelos, permitindo que eles gerassem decisões mais precisas e formatadas. No entanto, os resultados ainda foram mistos, com alguns modelos mostrando desempenho melhor que outros.

#Descobertas de Fine-tuning

O fine-tuning teve um impacto positivo no desempenho dos modelos. Após o treinamento em pares de contexto-decisão específicos, os modelos produziram decisões superiores comparadas às suas capacidades originais. No entanto, mesmo os melhores modelos ajustados ainda tinham limitações comparados aos modelos maiores.

#Discussão

Nossas descobertas sugerem que os LLMs podem ajudar a gerar decisões de design arquitetônico, mas existem limitações. Enquanto modelos maiores como o GPT-4 podem gerar resultados impressionantes, eles geralmente precisam de suporte humano pra refinamento. Modelos menores podem ser opções viáveis, especialmente em ambientes que priorizam privacidade e segurança.

#Implicações das Descobertas

As equipes poderiam se beneficiar do uso de LLMs pra ajudar na documentação e geração de ADRs. Ao fornecer rascunhos iniciais ou templates estruturados, esses modelos podem aliviar a carga dos arquitetos, permitindo que eles se concentrem mais nos aspectos criativos do design. No entanto, confiar apenas nos LLMs não é aconselhável. Arquitetos humanos devem continuar envolvidos pra garantir qualidade e relevância na tomada de decisões.

#Direções Futuras

Pesquisas futuras devem explorar como melhorar os LLMs com dados de treinamento mais extensos pra aprimorar suas capacidades. Integrar diversas fontes de informação pode levar a uma melhor qualidade de geração. Realizar testes no mundo real com arquitetos também ajudará a avaliar a praticidade e eficácia do uso de LLMs em projetos ao vivo.

#Conclusões

Este estudo fornece evidências de que os LLMs têm potencial pra ajudar na geração de decisões de design arquitetônico. Embora ainda não sejam totalmente confiáveis pra tomada de decisão autônoma, sua capacidade de apoiar arquitetos na redação e documentação de decisões é significativa.

Ao explorar diferentes abordagens, descobrimos que, embora existam capacidades zero-shot, métodos few-shot e de fine-tuning mostram mais potencial. Modelos menores oferecem opções valiosas pra organizações preocupadas com privacidade ou segurança, enquanto modelos maiores se destacam em aplicações mais gerais.

Avanços contínuos no campo dos LLMs provavelmente levarão a melhores ferramentas e métodos pra capturar as complexidades do design arquitetônico, melhorando assim o processo geral de desenvolvimento de projetos de software.