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开放源码的基于人工智能的软件工程工具：协作学习的机遇与挑战
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
深度学习软件工程（SE4DL）研究了深度学习项目中常规软件工程工具与MLOps工具的使用情况，发现常规工具更为普遍。研究还探讨了大型语言模型（LLMs）在软件工程中的应用及挑战，强调数据集的重要性和模型可解释性，并建议共享代码和训练信息以提高可持续性和透明度。
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关键要点
- 深度学习软件工程（SE4DL）是将软件工程实践应用于深度学习软件的新领域。
- 研究发现，常规软件工程工具在深度学习项目中的使用比MLOps工具更为普遍。
- 建议关注开源项目对MLOps工具的采用情况，以促进已有工具的使用。
- 大型语言模型（LLMs）在软件工程中的应用面临安全、隐私和版权问题。
- 强调数据集的重要性，指出稳健的数据集对于成功实施LLM至关重要。
- 建议共享代码和训练信息，以提高模型的可持续性和透明度。
- 提出了针对软件工程研究人员和语言模型提供者的指南，以解决实验结果的影响因素。
❓
延伸问答
深度学习软件工程（SE4DL）是什么？
深度学习软件工程（SE4DL）是将软件工程实践应用于深度学习软件的一个新领域。
在深度学习项目中，常规软件工程工具和MLOps工具的使用情况如何？
研究发现，常规软件工程工具在深度学习项目中的使用比MLOps工具更为普遍。
大型语言模型（LLMs）在软件工程中面临哪些挑战？
大型语言模型在软件工程中面临安全、隐私和版权问题。
如何提高大型语言模型的可持续性和透明度？
建议共享代码和训练信息，以提高模型的可持续性和透明度。
研究人员在使用未经授权的代码构建LLMs时应注意什么？
研究人员应注意安全、隐私和版权问题，并采取可行的建议来应对这些问题。
在深度学习项目中，数据集的重要性是什么？
稳健的数据集对于成功实施大型语言模型至关重要。
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