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202回 Google社内での大規模言語モデルによるコードレビュー支援（パート3）」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「AI-assisted Assessment of Coding Practices in Industrial Code Review」に基づいて、Google社内での大規模言語モデルによるコードレビュー支援の事例を紹介します。今回は、開発者によるテスト利用を開始した後のチューニングとその改善結果を説明します。
古い学習データへの対応
前回の記事で説明したように、AutoCommenterの実環境への適用は、次の4つのフェーズに分けて行われました。
・2022年7月まで：開発チーム内のテスト利用
・2022年7月から：3000名程度のボランティアによるテスト利用
・2023年7月から：半数の開発者に適用（A/Bテスト）
・2023年10月から：すべての開発者に適用
この続きは以下をご覧ください
(リンク »)
はじめに
前回に続いて、2024年に公開された論文「AI-assisted Assessment of Coding Practices in Industrial Code Review」に基づいて、Google社内での大規模言語モデルによるコードレビュー支援の事例を紹介します。今回は、開発者によるテスト利用を開始した後のチューニングとその改善結果を説明します。
古い学習データへの対応
前回の記事で説明したように、AutoCommenterの実環境への適用は、次の4つのフェーズに分けて行われました。
・2022年7月まで：開発チーム内のテスト利用
・2022年7月から：3000名程度のボランティアによるテスト利用
・2023年7月から：半数の開発者に適用（A/Bテスト）
・2023年10月から：すべての開発者に適用
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お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。
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