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面向软件工程的大型语言模型：一项系统性文献综述
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过文献综述研究了大型语言模型（LLMs）在软件工程（SE）中的应用、影响和潜在局限。收集和分析了229篇研究论文，回答了四个关键研究问题（RQs），比较了不同LLMs在SE任务中的特点和用途，并详细描述了数据收集、预处理和应用的方法。调查了优化和评估LLMs在SE中性能的策略，以及与提示优化相关的常见技术。勾勒出当前最先进的研究状况，找出现有研究的不足之处，并标注未来研究的有前景的领域。
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关键要点
- 通过文献综述研究大型语言模型（LLMs）在软件工程（SE）中的应用、影响和潜在局限。
- 收集和分析了2017年至2023年的229篇研究论文。
- 回答了四个关键研究问题（RQs），比较不同LLMs在SE任务中的特点和用途。
- 详细描述了数据收集、预处理和应用的方法，强调了稳健数据集的重要性。
- 调查了优化和评估LLMs在SE中性能的策略，以及与提示优化相关的常见技术。
- 勾勒出当前最先进的研究状况，找出现有研究的不足之处。
- 标注未来研究的有前景的领域。
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