Intersection of the large language models and explainable AI: Exploring the mind of machines
Büyük dil modellerinin ve açiklanabilir yapay zekanin kesişimi: Makinelerin zihnini keşfetmek
- Tez No: 865521
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM TAŞKIN, DR. NİJAT MEHDİYEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Yazılım geliştirme ve Yönetim Bilişim Sistemleri (MIS) alanlarında, net ve işlevsel kod yorumları, iş akışının sürekliliği ve verimliliği için hayati öneme sahiptir. Bu tez, kod yorumlarının faydasını artırmak için Büyük Dil Modellerinden (LLM'ler) yararlanarak, ikili sınıflandırma modeliyle yorumları 'faydalı değil' den 'faydalı' ya dönüştürmeyi hedeflemektedir. Karşıt açıklamaları (CFE'ler) kullanarak, bir yorumun faydalı olmasını sağlayan unsurları ve modelin karar süreçlerini açıklamaktadır. Çalışma, Mistral AI ve Llama-2 gibi açık kaynaklı LLM'leri, GPT-4 gibi ticari modellerle karşılaştırarak karşıt açıklayıcılar olarak değerlendirir. Bu yaklaşım, kod yorumlarının kalitesini artırarak, geliştiriciler arasındaki iletişimi ve yüksek devinim ortamlarında proje sürdürülebilirliğini destekler.
Özet (Çeviri)
In software development and Management Information Systems (MIS), clear and functional code comments are vital for workflow continuity and efficiency. This thesis leverages Large Language Models (LLMs) to enhance code comment utility through a binary classification model, transforming comments from 'not useful' to 'useful'. Utilizing counterfactual explanations (CFEs), it provides insights into what makes a comment useful and explains model decisions. The study compares open-source LLMs like Mistral AI and Llama-2 with commercial models like GPT-4 as counterfactual explainers. This approach improves code comment quality, enhances developer communication, and supports project maintainability in high-turnover environments.
Benzer Tezler
- Akademik hukuk makalelerinde atıf önerisi
Citation recommendation on scholarly legal articles
DOĞUKAN ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT
- Empowering narrative design in video games with large language models: A case study of Assassin's Creed Odyssey
Büyük dil modelleri ile video oyunlarında hikaye tasarımını güçlendirmek: Assassın's Creed Odyssey üzerine bir vaka çalışması
TAMER UMUT KELTEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiOyun Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARBAROS BOSTAN
- Ayrık olay sistemlerinin incelenmesi
Discrete event systems
OĞUZ ÇETİN ERZENE
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. İ. CEM GÖKNAR
- Smart spreading factor assignment for lorawans
Lorawan'lar için akıllı yayılma faktörü ataması
TUĞRUL YATAĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ
- Semantic land cover and land use classification using deep convolutional neural networks
Derin evrişimsel sinir ağları ile arazi kullanımı ve arazi örtüsünün anlamsal sınıflandırılması
BERK GÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL