大型语言模型的领域建模辅助实用性研究
软件工程
2024-10-17 v1 人工智能
人机交互
摘要
模型驱动工程 (MDE) 通过抽象化简化软件开发，但诸如时间限制、领域理解不完整以及遵循语法约束等挑战仍阻碍设计过程。 本文提出一种新方法，利用大型语言模型 (LLM) 和少样本提示学习辅助领域建模。 该方法旨在克服对稀缺领域特定数据集上进行大规模训练 AI 完成模型的需求，并为各种建模活动提供灵活支持，为软件建模者提供有价值的建议。 为支持该方法，我们开发了 MAGDA 一个用户友好的工具，通过用户研究评估了该方法在领域建模语境中的实际适用性，为其可用性和有效性提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2410.12577,
title = {On the Utility of Domain Modeling Assistance with Large Language Models},
author = {Meriem Ben Chaaben and Lola Burgueño and Istvan David and Houari Sahraoui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.12577},
year = {2024}
}