関数単位の修正箇所特定によるリポジトリレベルのバグ修正

近年、大規模言語モデル(LLM)のコード生成能力は飛躍的に上昇し、ソフトウェアエンジニアリングタスクをLLMに適用する研究が多く行われている。本研究では、LLMの並列処理能力に着目し、LLMエージェントを用いないリポジトリレベルでのバグ修正手法を提案する。リポジトリ内から修正が必要なファイルと関数を特定し、各関数をLLMで独立に修正し、統合する。これらを複数のモデルを用いてアンサンブルする。SWE-benchLiteを用いた評価の結果、ファイルの検索と関数の特定は高精度だったが、バグ修正の精度は他のシステムと比べて大きな改善は見られなかった。