OSS 프로젝트 내 고유 개발자 식별: 모델 제품군 연구

요약

오픈 소스 소프트웨어(OSS) 내 개발자 중복 제거를 위한 확장 가능한 파이프라인과 모델 선택 가이드를 제안합니다. LLM 지원 매칭 프로세스로 구축한 데이터셋을 활용해 다양한 ML 모델의 정밀도, 계산 비용, 에너지 소비량을 비교 분석했습니다.

핵심 포인트

• OSS 커밋 메타데이터의 별칭 문제를 해결하기 위한 중복 제거 연구
• LLM을 활용하여 고품질의 개발자 신원 매칭 데이터셋 생성
• 정밀도와 계산 비용(시간, 에너지) 간의 최적 절충안 제시
• 전통적 ML 모델과 LLM 기반 프로세스의 성능 벤치마크 제공