From Idea to Implementation: Evaluating the Influence of Large Language Models in Software Development — An Opinion Paper

要約

トランスアーキテクチャの導入は、自然言語処理（NLP）のターニングポイントでした。
変圧器（BERT）や生成事前訓練の変圧器（GPT）からの双方向エンコーダー表現などの変圧器アーキテクチャに基づくモデルは、ソフトウェア開発や教育などのさまざまなアプリケーションで広範な人気を獲得しています。
ChatGPTやBardなどの大規模な言語モデル（LLM）の可用性は、これらのモデルの途方もない可能性を紹介し、コード生成、デバッグ、ドキュメンテーション生成などのタスクのソフトウェア開発などのさまざまなドメインへの統合を促進しました。
この研究では、ソフトウェア開発のためのLLMSの経験に関する11人の専門家からの意見が収集され、分析されて、成功し責任ある統合を導く洞察を導き出しました。
専門家の全体的な意見は肯定的であり、専門家は生産性の向上やコーディング時間の短縮などの利点を特定しています。
過度の依存のリスクや倫理的考慮事項などの潜在的な懸念や課題も強調されています。

要約(オリジナル)

The introduction of transformer architecture was a turning point in Natural Language Processing (NLP). Models based on the transformer architecture such as Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Generative Pre-Trained Transformer (GPT) have gained widespread popularity in various applications such as software development and education. The availability of Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and Bard to the general public has showcased the tremendous potential of these models and encouraged their integration into various domains such as software development for tasks such as code generation, debugging, and documentation generation. In this study, opinions from 11 experts regarding their experience with LLMs for software development have been gathered and analysed to draw insights that can guide successful and responsible integration. The overall opinion of the experts is positive, with the experts identifying advantages such as increase in productivity and reduced coding time. Potential concerns and challenges such as risk of over-dependence and ethical considerations have also been highlighted.

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