AutoCodeRover: 자동화된 인공지능 AI 접근 방식으로 깃허브 문제를 해결하여 자율적으로 프로그램 개선을 달성하는 방법
대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 거듭하며 소프트웨어 개발 영역에 큰 변화를 가져왔습니다. LLM 기반 프로그래밍 어시스턴트의 도입으로 개발자는 코드 작성을 비롯한 다양한 작업 측면을 자동화할 수 있게 되었습니다. 코드 작성은 의심할 여지 없이 소프트웨어 엔지니어링의 필수 구성 요소이지만, 이는 다방면에 걸친 이 분야의 한 측면에 불과합니다. 또 다른 중요한 요소는 새로운 기능을 수용하고, 발생할 수 있는 문제나 버그를 해결하며, 시간이 지남에 따라 소프트웨어의 전반적인 발전을 촉진하기 위해 기존 프로그램을 지속적으로 개선하는 것입니다.
싱가포르 국립대학교의 한 학자 그룹이 실시한 최근 연구에서는 GitHub 문제 해결을 통해 새로운 기능과 버그 수정을 구현하여 소프트웨어의 품질을 향상시키는 자동화 시스템을 도입했습니다. AutoCodeRover라고 불리는 이 혁신적인 기술은 최신 프로그래밍 코드 검색 기능과 대규모 언어 모델(LLM)을 결합하여 소프트웨어 프로그램의 업데이트 버전을 생성합니다.
연구원들은 단순한 파일 구성보다 프로그램 표현을 강조하는 추상 구문 트리(AST)를 활용하는 데 주력해 왔습니다. 반복 검색 절차를 사용하여 클래스 및 메서드와 같은 프로그램의 구조적 요소를 활용하여 당면한 문제와 관련된 근본 문제에 대한 언어 모델의 이해도를 높이는 코드 검색에 대한 혁신적인 접근 방식을 개발했습니다.
저희 연구의 기반은 기능 개선 및 오류 수정을 다루는 300개의 실제 GitHub 티켓으로 구성된 광범위한 리포지토리인 SWEbench-lite에 의존합니다. 실험 결과, 이 전략은 AI 분야의 이전 노력에 비해 GitHub 문제 해결에 있어 주목할 만한 이점을 보여주며, 이전 방법을 약 20% 능가하는 성공률을 달성했습니다. 평균적으로 이 기술을 사용하는 데 10분도 채 걸리지 않으며, 그 결과 67개의 깃허브 딜레마를 해결했습니다. 반대로 일반적인 소프트웨어 엔지니어는 단 하나의 문제를 해결하는 데 거의 2.77일이 걸립니다.
이 팀은 다음과 같이 자신들의 주요 공헌을 간결하게 표현했습니다:
연구진은 프로그램 표현, 특히 추상 구문 트리를 활용하는 데 노력을 집중했으며, 이는 독립적인 소프트웨어 엔지니어링 관행을 육성하는 데 중요하다고 보고 소스 코드의 복잡한 구조를 보다 심층적으로 검토하는 것이 중요하다고 강조했습니다.연구진은 클래스, 메서드, 코드 스니펫과 같은 프로그램 요소를 사용하여 소프트웨어 개발자가 관련 정보를 검색할 때 사용하는 인지 프로세스를 반영하여 대규모 언어 모델(LLM)이 코드 컨텍스트를 보다 효과적으로 탐색할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이러한 구조는 LLM이 관련 코드 세그먼트를 더 정확하게 찾아내어 전반적인 성능을 향상시키는 데 도움이 되며, 연구팀은 실질적인 시간 제약이 충족되는 한 속도보다 자동화된 수리의 효율성을 우선시하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.
요약하면, 제안된 방법은 최소한의 인간 개입으로 더욱 세분화할 수 있는 LLM 결과물의 예측 모델링을 통해 자급자족 소프트웨어 엔지니어링을 향한 길을 제시합니다. AutoCodeRover의 기능을 활용하면 소프트웨어 개발 주기를 간소화하면서 프로그래밍 작업의 효율성이 크게 향상될 것으로 예상됩니다. 여기에는 새로운 기능을 통합하고 고급 알고리즘과 인공 지능 시스템의 요청에 따라 오류 또는 불일치와 관련된 문제를 해결하는 것이 포함될 수 있습니다.
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