CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー ＞ 第172回 大規模言語モデルによるコードレビュー支援の適用事例（パート3）」を公開しました。」を公開しました。
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はじめに
前回に続いて、2024年に公開された論文「Resolving Code Review Comments with Machine Learning」に基づいて、大規模言語モデルをコードレビュー支援に適用したGoogle社内の事例を紹介します。この論文では、Google社内では、コードレビューのプロセスに大規模言語モデルによる支援を組み込んでいることが報告されています。今回は、モデルをレビューツールに組み込んで実環境で利用する際の工夫と、実環境での評価結果を紹介します。
UI改善のプロセス
既存のツールに新しい機能を組み込む場合、適切なUIを提供することで新機能の利用度が向上するのはよくあることです。コード修正の提案機能でも同じことが起こりました。図1は、最初のバージョンのUIですが、ここでは、コード修正の提案があることを示すメッセージが、レビュアーのコメントとは別のコメントボックスに表示されています。多くの開発者は、これを自分の作業とは関係しないメッセージと考えて無視する結果になりました。修正案を表示するボタン「Show fix」が実際にクリックされる割合は、20%に留まったということです。そこで、第170回の 記事にある図2のように、レビュアーのコメントボックスの直下に「Show-ML edit」ボタンを表示するように変更したところ、クリック率は30%まで改善しました。
この続きは以下をご覧ください
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はじめに
前回に続いて、2024年に公開された論文「Resolving Code Review Comments with Machine Learning」に基づいて、大規模言語モデルをコードレビュー支援に適用したGoogle社内の事例を紹介します。この論文では、Google社内では、コードレビューのプロセスに大規模言語モデルによる支援を組み込んでいることが報告されています。今回は、モデルをレビューツールに組み込んで実環境で利用する際の工夫と、実環境での評価結果を紹介します。
UI改善のプロセス
既存のツールに新しい機能を組み込む場合、適切なUIを提供することで新機能の利用度が向上するのはよくあることです。コード修正の提案機能でも同じことが起こりました。図1は、最初のバージョンのUIですが、ここでは、コード修正の提案があることを示すメッセージが、レビュアーのコメントとは別のコメントボックスに表示されています。多くの開発者は、これを自分の作業とは関係しないメッセージと考えて無視する結果になりました。修正案を表示するボタン「Show fix」が実際にクリックされる割合は、20%に留まったということです。そこで、第170回の 記事にある図2のように、レビュアーのコメントボックスの直下に「Show-ML edit」ボタンを表示するように変更したところ、クリック率は30%まで改善しました。
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