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Source: https://arxiv.org/abs/2506.05614v1
Ce document de recherche, publié sur arXiv, examine l’efficacité de diverses techniques d’incitation (prompting) pour les modèles de langage de grande taille (LLM) dans l’exécution de tâches d’ingénierie logicielle. Il évalue systématiquement 14 techniques couvrant six dimensions principales, telles que le “Zero-Shot” et la “Génération de Pensée”, sur 10 tâches différentes, notamment la génération de code et la correction de bogues. L’étude identifie les techniques les plus performantes pour les tâches nécessitant une logique complexe ou une compréhension contextuelle, et analyse les corrélations entre les caractéristiques linguistiques des invites et leur efficacité. De plus, elle quantifie la consommation de temps et de jetons pour chaque technique, offrant des orientations pratiques pour la sélection optimale des invites dans des cas d’utilisation spécifiques.