AI xpress NET: Wiederbelebung alten Quellcodes mit Large Language Models – Fine-tuning eines LLMs für die Programmierung am Beispiel COBOL >> This presentation will be in English. <<
AI NET: Reviving old source code with Large Language Models – Fine-tuning an LLM for COBOL Comprehension
24. Oktober 2024 17:30 – 19:00
>> !! Dieser Vortrag wird auf Englisch gehalten !! <<
Beschreibung
AI xpress NET ist der Techtalk rund um KI-Themen im Startup- und Innovationszentrum AI xpress. Du bist Entwickler:in oder KI-Expert:in und interessierst dich für einen Austausch auf hohem technischen Niveau, dann ist AI xpress NET genau das Richtige für dich.
Legacy Code wie beispielsweise COBOL-Systeme sind auch heute noch weit verbreitet und müssen weiterhin gewartet werden. In dieser Präsentation untersuchen wir den Einsatz von Large Language Models (LLMs), um die Dokumentation solcher Legacy-Systeme zu automatisieren.
LLMs haben große Fortschritte im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) gemacht und sind somit auch im Software Engineering, insbesondere bei der Dokumentation von Code, äußerst wertvoll. Unser Fokus liegt darauf, die Generierung von COBOL-Code-Dokumentationen mithilfe von LLMs zu automatisieren.
Dieses Projekt beinhaltet die Erstellung eines Bewertungs-Frameworks zur Messung der Qualität der generierten Dokumentation sowie das Fine-tuning eines Open-Source-Modells mit einem spezialisierten COBOL-Datensatz. Unsere Ergebnisse zeigen die Vorteile auf, LLMs für spezifische Aufgaben wie die COBOL-Dokumentation zu trainieren, wodurch die Fähigkeit der Modelle zur Erleichterung des Verständnisses und der Wartung von Code verbessert wird.
Am Ende der Präsentation werden wir praxisnahe Beispiele zur Generierung von COBOL-Dokumentationen zeigen.
Nutzen für die Besucher:innen
Teilnehmer erhalten Einblicke in praktische Anwendungen zur Verbesserung der Effizienz in der Softwarewartung im Unternehmenskontext und lernen, wie man Frameworks zur Beurteilung der Qualität von Code-Dokumentationen entwickelt. Darüber hinaus erhalten sie Einblicke ins Fine-tuning von Large Language Models mit spezialisierten Datensätzen, demonstriert am Beispiel des verbesserten Verständnisses und der Wartung von Legacy-COBOL-Code.
Weitere Termine:
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Description
AI xpress NET is the techtalk on AI topics at the AI xpress startup and innovation center. If you are a developer or AI expert and are interested in exchanging ideas at a high technical level, then AI xpress NET is just right for you.
In this presentation, we explore the application of Large Language Models (LLMs) to automate documentation for legacy COBOL systems, which remain prevalent in today’s market and necessitate ongoing maintenance.
Large Language Models have demonstrated significant advancements in Natural Language Processing (NLP), making them invaluable for tasks within Software Engineering, including code documentation. Our focus is on automating the generation of COBOL code documentation using LLMs.
This project involves creating an evaluation framework to measure the quality of generated documentation and fine-tuning an open-source model with a specialized COBOL dataset. Our findings underscore the benefits of training models on specific tasks like COBOL documentation, enhancing their ability to facilitate comprehension and maintenance of legacy COBOL code.
At the end of the presentation we will discuss practical examples on COBOL documentation generation use cases.
Benefit for the audience
Attendees will discover practical applications for improving software maintenance efficiency and learn about developing evaluation frameworks to assess documentation quality. They will also gain insights into a practical approach for fine-tuning LLMs with specialized COBOL datasets, showcasing improved performance in understanding and maintaining legacy code.
further dates:
Speaker
Sandra Alhaddad, Software Application Developer, Living Mainframe
Sandra Alhaddad ist eine Software- und Webentwicklerin mit nachgewiesener Erfahrung in der IT- und Dienstleistungsbranche. Kompetenzen in Datenbankverwaltungssystemen, Data Warehousing, Webtechnologien und Programmiersprachen wie Java, C++, C und Python. Erfahrung in Bereichen wie Computerarchitektur, Datenstrukturen, maschinellem Lernen und Projektmanagement.
Sandra Alhaddad is an experienced Software and Web Developer with a demonstrated history of working in the information technology and services industries. Skilled in database management systems, data Warehousing, web technologies, and programming languages like Java, C++, C and Python. Knowledge in different fields such as computer architecture, data structures, machine learning, and project management.
Anmeldung
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