要約
ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) を使用して自然言語からコードを生成することは、画期的なことのように思えます。
しかし、より広範に使用すると、このアプローチには独自の限界があることが明らかになります。
自然言語に固有のあいまいさは、複雑なソフトウェア設計に課題をもたらします。
したがって、私たちの研究は、OpenAI の GPT-4 を使用してコード自動生成を強化するアジャイル モデル駆動開発 (MDD) アプローチを提供します。
私たちの研究では、特にモデルに変更が加えられた場合や、別のプログラミング言語での展開が必要な場合に、現在の MDD 手法への重要な貢献として「俊敏性」を強調しています。
そこで、無人車両群のマルチエージェント シミュレーション システムを紹介するケーススタディを紹介します。
私たちのアプローチの第 1 層と第 2 層では、統一モデル言語 (UML) 図を使用してケーススタディのテキスト表現を構築しました。
次の層では、モデルのあいまいさを最小限に抑える 2 つの制約セットを導入しました。
オブジェクト制約言語 (OCL) はコード構造の詳細を微調整するために適用され、FIPA オントロジーは通信セマンティクスとプロトコルを形成するために使用されます。
最終的に、GPT-4 を利用して、最後の層は Java と Python の両方でコードを自動生成します。
Java コードは JADE フレームワーク内にデプロイされ、Python コードは PADE フレームワーク内にデプロイされます。
調査の締めくくりとして、生成されたコードの包括的な評価に取り組みました。
動作の観点から見ると、自動生成されたコードは予想される UML シーケンス図と完全に一致していました。
構造的には、OCL のみによって制約された UML 図から派生したコードの複雑さを、OCL と FIPA オントロジーの両方の影響を受けたものと比較しました。
結果は、オントロジーに制約されたモデルは本質的により複雑なコードを生成しますが、その後のテストやメンテナンスの管理が容易でリスクが低いことを示しています。
要約(オリジナル)
Generating code from a natural language using Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT, seems groundbreaking. Yet, with more extensive use, it’s evident that this approach has its own limitations. The inherent ambiguity of natural language presents challenges for complex software designs. Accordingly, our research offers an Agile Model-Driven Development (MDD) approach that enhances code auto-generation using OpenAI’s GPT-4. Our work emphasizes ‘Agility’ as a significant contribution to the current MDD method, particularly when the model undergoes changes or needs deployment in a different programming language. Thus, we present a case-study showcasing a multi-agent simulation system of an Unmanned Vehicle Fleet. In the first and second layer of our approach, we constructed a textual representation of the case-study using Unified Model Language (UML) diagrams. In the next layer, we introduced two sets of constraints that minimize model ambiguity. Object Constraints Language (OCL) is applied to fine-tune the code constructions details, while FIPA ontology is used to shape communication semantics and protocols. Ultimately, leveraging GPT-4, our last layer auto-generates code in both Java and Python. The Java code is deployed within the JADE framework, while the Python code is deployed in PADE framework. Concluding our research, we engaged in a comprehensive evaluation of the generated code. From a behavioural standpoint, the auto-generated code aligned perfectly with the expected UML sequence diagram. Structurally, we compared the complexity of code derived from UML diagrams constrained solely by OCL to that influenced by both OCL and FIPA-ontology. Results indicate that ontology-constrained model produce inherently more intricate code, but it remains manageable and low-risk for further testing and maintenance.
arxiv情報
| 著者 | Ahmed R. Sadik,Sebastian Brulin,Markus Olhofer |
| 発行日 | 2023-10-06 15:05:05+00:00 |
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