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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-06-23 10:20 CoTがZero-Shotプロンプティングによる自動プログラム修正へ与える影響の評価 ○北村佳資・大西 創・小比賀亮仁・小板隆浩（同志社大）  NC2025-19 IBISML2025-19 |
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| 抄録 | （和） | 近年，LLM（Large Language Models：大規模言語モデル）は技術の進歩とともに利用者が急増している．一方で，LLMの出力結果は入力の情報やフォーマットに左右されることが多く，期待される出力結果が得られない問題がある．これらの問題を解決する手法がプロンプトエンジニアリングであり，LLMから目的の出力を引き出せる．また，LLMの導入によって大きく性能が向上したのがAPR（自動プログラム修正）であり，プロンプトエンジニアリングの手法との組み合わせが注目されている．本研究では，LLMを用いたAPRにおいて，プロンプトエンジニアリングの手法の1つであるZero-Shot Prompting（ゼロショットプロンプティング）に対し，Chain-of-Thought Prompting（CoTプロンプティング）を取り入れるか否かによって，その性能に差が出るかを評価した．結果としては，2手法に大きな性能差は見られなかった．しかし，出力結果では後者の方がより段階的にバグの修正を説明している部分が見られた． |
| （英） | In recent years, the use of Large Language Model (LLM) has grown rapidly alongside technological advancements. However, the output results of LLM are often influenced by the input information and format, leading to issues where the expected output is not obtained. Prompt engineering is a method to address these issues, enabling the extraction of desired outputs from LLM. Additionally, APR (Automatic Program Repair) has seen significant performance improvements with the adoption of LLM, and the combination of prompt engineering techniques with APR is gaining attention. In this reserch, we evaluated whether incorporating Chain-of-Thought Prompting (CoT Prompting) into Zero-Shot Prompting, one of the prompt engineering techniques, affects the performance of LLM-based APR. The results showed no significant performance difference between the two methods. However, the output results indicated that the latter method provided a more step-by-step explanation of bug fixes. | |
| キーワード | （和） | LLM（大規模言語モデル） / プロンプトエンジニアリング / APR（自動プログラム修正） / / / / / |
| （英） | LLM (large language model) / prompt engineering / APR (automatic program repair) / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 82, IBISML2025-19, pp. 112-119, 2025年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2025-19 | |
| 発行日 | 2025-06-14 (NC, IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2025-19 IBISML2025-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2025-06-21 - 2025-06-23 |
| 開催地（和） | 琉球大学 |
| 開催地（英） | Univ. Ryukyus |
| テーマ（和） | 機械学習、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2025-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CoTがZero-Shotプロンプティングによる自動プログラム修正へ与える影響の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of the impact of CoT on Automatic-Program-Repair using Zero-Shot prompting |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LLM（大規模言語モデル） / LLM (large language model) |
| キーワード(2)（和/英） | プロンプトエンジニアリング / prompt engineering |
| キーワード(3)（和/英） | APR（自動プログラム修正） / APR (automatic program repair) |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北村 佳資 / Keisuke Kitamura / キタムラ ケイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Graduate School of Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大西 創 / So Onishi / |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Graduate School of Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小比賀 亮仁 / Akihito Kohiga / コヒガ アキヒト |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Graduate School of Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小板 隆浩 / Takahiro Koita / コイタ タカヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Graduate School of Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-06-23 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | NC2025-19, IBISML2025-19 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.81(NC), no.82(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.112-119 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2025-06-14 (NC, IBISML) |
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