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, Yönetim Bilişim Sistemleri, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems, Science and Technology
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
- The Effect of government price support on wheat farming and wheat marketing in Turkey
Başlık çevirisi yok
GÜNEŞ GÜLSEN ÖZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Orta Doğu Teknik ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Metalik B.C.C. yapıdaki arayer atomları ile dislokasyonların elastik etkileşmelerinden doğan enerji değerlerinin hesaplanması
Başlık çevirisi yok
M. EYÜPHAN YAKINCI
