Impacto de modelos de lenguaje de gran tamaño en calidad y eficiencia de generación de código: Revisión Sistemática de Literatura
Los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) están revolucionando la eficiencia y automatización en la generación de código de programación. Este trabajo tiene como objetivo proporcionar una visión general del estado del arte de estos modelos y su aplicación específica en la programación. La metodol...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Nacional de Chimborazo
2025-01-01
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| Series: | NOVASINERGIA |
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| Online Access: | https://novasinergia.unach.edu.ec/index.php/novasinergia/article/view/575 |
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| author | Viviana Fernanda Quevedo Tumailli Sandra Elizabeth Arias Calderón Verónica Alexandra Ortega Manjarrez Bernabe Ortega Tenezaca |
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| description | Los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) están revolucionando la eficiencia y automatización en la generación de código de programación. Este trabajo tiene como objetivo proporcionar una visión general del estado del arte de estos modelos y su aplicación específica en la programación. La metodología permitió identificar 549 publicaciones iniciales, cribadas en fases sucesivas hasta seleccionar 27 artículos clave para el análisis cualitativo. Los resultados muestran que los LLM mejoran significativamente la calidad del código generado, optimizan la productividad de los programadores y apoyan el aprendizaje mediante herramientas como ChatGPT, Codex y GitHub Copilot. El análisis destaca que el 66,7% de los artículos revisados se publicaron en el 2024, reflejando el creciente interés en este campo. Estados Unidos lidera la investigación con 11 publicaciones, seguido de Países Bajos y Suiza. Los estudios seleccionados se filtraron para generar una síntesis crítica que evalúa la calidad y aplicabilidad de los LLM en la escritura y depuración de código. Esta revisión analiza las principales ventajas de los LLM, como la mejora en la productividad y la generación de código optimizado. Sin embargo, también aborda desafíos como la precisión y el riesgo de errores o código no seguro. Los LLM pueden mejorar significativamente la calidad del código generado. También pueden facilitar la curva de aprendizaje de los nuevos programadores. No obstante, se resalta la necesidad de mantener una supervisión humana rigurosa para garantizar la fiabilidad de las soluciones generadas por los modelos. |
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| institution | Kabale University |
| issn | 2631-2654 |
| language | English |
| publishDate | 2025-01-01 |
| publisher | Universidad Nacional de Chimborazo |
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| series | NOVASINERGIA |
| spelling | doaj-art-5635449871414150ad947f6a0f8aaea62025-01-13T21:25:48ZengUniversidad Nacional de ChimborazoNOVASINERGIA2631-26542025-01-0181526610.37135/ns.01.15.10558Impacto de modelos de lenguaje de gran tamaño en calidad y eficiencia de generación de código: Revisión Sistemática de LiteraturaViviana Fernanda Quevedo Tumailli0https://orcid.org/0000-0001-8278-3632Sandra Elizabeth Arias Calderón1https://orcid.org/0009-0004-9480-0857Verónica Alexandra Ortega Manjarrez2https://orcid.org/0009-0003-0115-3885Bernabe Ortega Tenezaca3https://orcid.org/0000-0001-9693-6951Universidad Estatal AmazónicaUniversidad Estatal AmazónicaUniversidad Estatal AmazónicaUniversidad Estatal AmazónicaLos Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) están revolucionando la eficiencia y automatización en la generación de código de programación. Este trabajo tiene como objetivo proporcionar una visión general del estado del arte de estos modelos y su aplicación específica en la programación. La metodología permitió identificar 549 publicaciones iniciales, cribadas en fases sucesivas hasta seleccionar 27 artículos clave para el análisis cualitativo. Los resultados muestran que los LLM mejoran significativamente la calidad del código generado, optimizan la productividad de los programadores y apoyan el aprendizaje mediante herramientas como ChatGPT, Codex y GitHub Copilot. El análisis destaca que el 66,7% de los artículos revisados se publicaron en el 2024, reflejando el creciente interés en este campo. Estados Unidos lidera la investigación con 11 publicaciones, seguido de Países Bajos y Suiza. Los estudios seleccionados se filtraron para generar una síntesis crítica que evalúa la calidad y aplicabilidad de los LLM en la escritura y depuración de código. Esta revisión analiza las principales ventajas de los LLM, como la mejora en la productividad y la generación de código optimizado. Sin embargo, también aborda desafíos como la precisión y el riesgo de errores o código no seguro. Los LLM pueden mejorar significativamente la calidad del código generado. También pueden facilitar la curva de aprendizaje de los nuevos programadores. No obstante, se resalta la necesidad de mantener una supervisión humana rigurosa para garantizar la fiabilidad de las soluciones generadas por los modelos.https://novasinergia.unach.edu.ec/index.php/novasinergia/article/view/575editores de códigogeneración de cógidometodología de revisisónmodelos de lenguaje de gran tamañorevisión sistemática de literatura |
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