Transformer 모델과 LLM을 결합하여 소스 코드 요약 품질을 향상시키는 방법이 연구됐어요.
기존 Transformer 모델은 어휘 일치도를 높이는 데 집중했지만, LLM은 의미를 파악하고 고품질 요약을 생성하는 데 강점이 있어요.
Transformer 모델이 생성한 요약을 프롬프트 엔지니어링에 활용하여 LLM의 요약 품질을 개선하고, BLEU-4 및 BLEU-5 점수를 각각 7.8% 향상시켰어요.
이 방법은 소프트웨어 개발자가 안전한 시스템을 유지하는 데 도움을 줄 수 있어요.