Все выпуски

Large Language Models (LLMs) are transforming software engineering by bridging the gap between natural language and programming languages. These models have revolutionized communication within development teams and the Software Development Life Cycle (SDLC) by enabling developers to interact with code using natural language, thereby improving workflow efficiency. This survey examines the impact of LLMs across various stages of the SDLC, including requirement gathering, system design, coding, debugging, testing, and documentation. LLMs have proven to be particularly useful in automating repetitive tasks such as code generation, refactoring, and bug detection, thus reducing manual effort and accelerating the development process. The integration of LLMs into the development process offers several advantages, including the automation of error correction, enhanced collaboration, and the ability to generate high-quality, functional code based on natural language input. Additionally, LLMs assist developers in understanding and implementing complex software requirements and design patterns. This paper also discusses the evolution of LLMs from simple code completion tools to sophisticated models capable of performing high-level software engineering tasks. However, despite their benefits, there are challenges associated with LLM adoption, such as issues related to model accuracy, interpretability, and potential biases. These limitations must be addressed to ensure the reliable deployment of LLMs in production environments. The paper concludes by identifying key areas for future research, including improving the adaptability of LLMs to specific software domains, enhancing their contextual understanding, and refining their capabilities to generate semantically accurate and efficient code. This survey provides valuable insights into the evolving role of LLMs in software engineering, offering a foundation for further exploration and practical implementation.

Large Language Models (LLMs) are transforming software engineering by bridging the gap between natural language and programming languages. These models have revolutionized communication within development teams and the Software Development Life Cycle (SDLC) by enabling developers to interact with code using natural language, thereby improving workflow efficiency. This survey examines the impact of LLMs across various stages of the SDLC, including requirement gathering, system design, coding, debugging, testing, and documentation. LLMs have proven to be particularly useful in automating repetitive tasks such as code generation, refactoring, and bug detection, thus reducing manual effort and accelerating the development process. The integration of LLMs into the development process offers several advantages, including the automation of error correction, enhanced collaboration, and the ability to generate high-quality, functional code based on natural language input. Additionally, LLMs assist developers in understanding and implementing complex software requirements and design patterns. This paper also discusses the evolution of LLMs from simple code completion tools to sophisticated models capable of performing high-level software engineering tasks. However, despite their benefits, there are challenges associated with LLM adoption, such as issues related to model accuracy, interpretability, and potential biases. These limitations must be addressed to ensure the reliable deployment of LLMs in production environments. The paper concludes by identifying key areas for future research, including improving the adaptability of LLMs to specific software domains, enhancing their contextual understanding, and refining their capabilities to generate semantically accurate and efficient code. This survey provides valuable insights into the evolving role of LLMs in software engineering, offering a foundation for further exploration and practical implementation.

В настоящей работе представлена методика оценки функционирования сложных систем с учетом типа распределения показателей, характеризующих функционирование структурных элементов такой системы, действующей в условиях неопределенности. В отличие от ранее проведенных исследований, в работе осуществлена интеграция идентификации типа распределения индикаторов с их байесовской оценкой с учетом нормативов, характеризующих требуемые результаты функционирования структурных элементов системы. Тип распределения и его характеристики дают более полную информацию о свойствах объекта, и их учет влияет на результаты оценки функционирования элементов сложных систем, особенно в случаях наличия «тяжелых» хвостов, характерных для ряда социально-экономических процессов и систем. Показано, что идентификацию типа распределения целесообразно осуществлять по модифицированным за счет исключения наилучшего по статистическим характеристикам тренда данным. Определение наилучшего типа распределения осуществляется по критерию согласия Колмогорова–Смирнова, показавшему лучшие (по имеющееся выборке), по сравнению с другими критериями или их смесью, статистические оценки. Полученный тип распределения используется при вероятностной оценке результатов функционирования элементов подсистемы на основе байесовских интеллектуальных технологий, успешно работающих в условиях неопределенности и которые дают возможность представить такие результаты на числовой и лингвистической шкалах в общей иерархической информационной модели. Методика была апробирована на примере объектной подсистемы (пространственно-временная классификация Г.Б. Клейнера) экономической подсистемы Тульской области. В качестве показателей оценки были использованы объемы валового регионального продукта по шести разделам общероссийского классификатора видов экономической деятельности (разделы A, B, C, D, E). В некоторых случаях удается снизить уровень неопределенности в оценках показателей; получить более строгие по отношению к нормативу оценки, что в итоге позволяет сделать вывод, что использование типа распределения при формировании вероятностных оценок показателей структурных элементов сложных систем дает возможность обосновать их корректное применение в рамках концепции доказательного моделирования.

This study presents a methodology for assessing the functioning of complex systems, taking into account the type of distribution of indicators characterizing the functioning of structural elements of such a system operating under conditions of uncertainty. Unlike previous studies, the work integrates the identification of the type of indicator distribution with their Bayesian assessment, taking into account the norms characterizing the required results of the functioning of the structural elements of the system. The type of distribution and its characteristics provide more complete information about the properties of an object and their consideration affects the results of evaluating the functioning of elements of complex systems, especially in cases of the presence of “heavy” tails characteristic of a number of socio-economic processes and systems. It is shown that it is advisable to identify the type of distribution based on modified data due to the exclusion of the best trend in statistical characteristics. The determination of the best type of distribution is carried out according to the Kolmogorov – Smirnov agreement criterion, which showed the best (according to the available sample) statistical estimates compared to other criteria or a mixture of them. The obtained type of distribution is used in the probabilistic assessment of the results of the functioning of subsystem elements based on Bayesian intelligent technologies that successfully operate in conditions of uncertainty, and which make it possible to present such results on numerical and linguistic scales in a general hierarchical information model. The methodology was tested using the example of the object subsystem (G.B.Kleiner’s spatio-temporal classification) of the economic subsystem of the Tula region, considered as a complex system — a socio-ecological-economic system. The volume of gross domestic product by region in six sections of the all-Russian classifier of economic activities (sections A, B, C, D, E) was used as assessment indicators. In some cases, it is possible to reduce the level of uncertainty in the estimates of indicators.; to obtain estimates that are more stringent than the norm, which ultimately leads to the conclusion that the use of the distribution type in the formation of probabilistic estimates of indicators of structural elements of complex systems makes it possible to justify their correct application within the framework of the concept of evidence-based modeling.

Объектом исследований является создание алгоритма для расчета цен большого числа опционов с целью формирования безрискового портфеля. Метод базируется на обобщении подхода Блэка–Шоулза. Задача состоит в моделировании поведения всех опционов, а также инструментов их страхования. Для данной задачи характерен большой объем параллельных вычислений, которые требуется производить в режиме реального времени. Проблематика исследования: в зависимости от исходных данных используются разные подходы к решению. Существует три метода, которые могут использоваться при разных условиях: конечно-разностный метод, метод функционального интегрирования и метод, который связан с остановкой торгов на рынке. Распределенные вычисления в каждом из этих случаев организуются по- разному и требуют использования различных подходов. Сложность задачи также связана с тем, что в литературе ее математическая постановка не является корректной. Отсутствует полное описание граничных и начальных условий, а также некоторые предположения, лежащие в основе модели, не соответствуют реальным условиям рынка. Необходимо дать математически корректную постановку задачи и убрать несоответствие между предположениями модели и реальным рынком. Для этих целей необходимо расширить стандартную постановку за счет дополнительных методов и улучшить методы реализации для каждого направления решения задачи.

Object of research: The creation of algorithm for mass computations of options‘ price for formation of a riskless portfolio. The method is based on the generalization of the Black–Scholes method. The task is the modeling of behavior of all options and tools for their insurance. This task is characterized by large volume of realtime complex computations that should be executed concurrently The problem of the research: depending on conditions approaches to the solution should be various. There are three methods which can be used with different conditions: the finite difference method, the path-integral approach and methods which work in conditions of trade stop. Distributed computating in these three cases is organized differently and it is necessary to involve various approaches. In addition to complexity the mathematical formulation of the problem in literature is not quite correct. There is no complete description of boundary and initial conditions and also several hypotheses of the model do not correspond to real market. It is necessary to give mathematically correct formulation of the task, and to neutralize a difference between hypotheses of the model and their prototypes in the market. For this purpose it is necessary to expand standard formulation by additional methods and develop methods of realization for each of solution branches.