On the Impact of Multi-language Development in Machine Learning Frameworks
Notice bibliographique
Résumé
The role of machine learning frameworks in software applications has exploded in recent years. Similar to non-machine learning frameworks, those frameworks need to evolve to incorporate new features, optimizations, etc., yet their evolution is impacted by the interdisciplinary development teams needed to develop them: scientists and developers. One concrete way in which this shows is through the use of multiple programming languages in their code base, enabling the scientists to write optimized low-level code while developers can integrate the latter into a robust framework. Since multi-language code bases have been shown to impact the development process, this paper empirically compares ten large open-source multi-language machine learning frameworks and ten large open-source multi-language traditional systems in terms of the volume of pull requests, their acceptance ratio i.e., the percentage of accepted pull requests among all the received pull requests, review process duration i.e., period taken to accept or reject a pull request, and bug-proneness. We find that multi-language pull request contributions present a challenge for both machine learning and traditional systems. Our main findings show that in both machine learning and traditional systems, multi-language pull requests are likely to be less accepted than mono-language pull requests; it also takes longer for both multi- and mono-language pull requests to be rejected than accepted. Machine learning frameworks take longer to accept/reject a multi-language pull request than traditional systems. Finally, we find that mono-language pull requests in machine learning frameworks are more bug-prone than traditional systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».