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A Survey on Large Language Models for Code Generation
Juyong Jiang, Fan Wang, Jiasi Shen 외 · ACM Transactions on Software Engineering and Methodology · 2025년 · 조회 6
왜 이 논문인가 — 선정 기준
오늘의 Editor's Pick · 전체 분야에서 그날 가장 주목할 논문 1편
2025-07 발표 · 피인용 223회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1% · 원 분야 IT
‘전체 분야 Editor’s Pick’은 인용 영향력이 평균 대비 매우 높고 동년 논문 중 상위 1%에 해당하는 논문을 선정한다는 기준에 부합한다.
논문 요약
본 논문은 코드 관련 작업에서 뛰어난 성능을 보이는 대형 언어 모델(LLM)을 중심으로, 특히 자연어 설명으로부터 소스 코드를 생성하는 코드 생성 분야를 조명한다. 학계와 산업계에서 GitHub Copilot 등 실용적 활용도가 높아짐에 따라 관심이 집중되고 있으나, NLP·소프트웨어 공학 관점에서 포괄적인 최신 리뷰가 부재했다. 이를 메우기 위해 저자들은 최신 연구들을 체계적으로 정리한 문헌 검토를 수행하여 연구 동향과 핵심 기술을 정리하였다. 이 조사 결과는 코드 생성 LLM 연구를 진행하려는 연구자들에게 중요한 참고 자료가 된다.
후속 연구설계에 활용하기
본 서베이에서 제시된 연구 주제와 평가 기준을 토대로 변수(모델 규모, 프롬프트 유형, 평가 메트릭 등)를 정의하고, 이를 활용한 비교 실험 설계에 적용할 수 있다.
핵심어
대형 언어 모델코드 생성설문 조사소프트웨어 엔지니어링
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다.
SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.