Code comprehension can be significantly benefited from high-level source code summaries. For the majority of the developers, understanding another developer’s code or code that was written in the past by them, is a timeconsuming and frustrating task. This is necessary though in software maintenance or in cases where several people are working on the same project. A fast, reliable and informative source code description generator can automate this procedure, which is often avoided by developers. The rise of Transformers has turned the attention to them leading to the development of various Transformer-based models that tackle the task of source code summarization from different perspectives. Most of these models though are treating each other in a competitive manner when their complementarity could be proven beneficial. To this end, an ensemble learning-based approach is followed to explore the feasibility and effectiveness of the collaboration of more than one powerful Transformer-based models. The used base models are PLBart and GraphCodeBERT, two models with different focuses, and the ensemble technique is stacking. The results show that such a model can improve the performance and informativeness of individual models. However, it requires changes in the configuration of the respective models, that might harm them, and also further fine-tuning at the aggregation phase to find the most suitable base models’ weights and next-token probabilities combination, for the at the time ensemble. The results also revealed the need for human evaluation since metrics like BiLingual Evaluation Understudy (BLEU) are not always representative of the quality of the produced summary. Even if the outcome is promising, further work should follow, driven by this approach and based on the limitations that are not resolved in this work, for the development of a potential State Of The Art (SOTA) model. / Mjukvaruunderhåll samt kodförståelse är två områden som märkbart kan gynnas av källkodssammanfattning på hög nivå. För majoriteten av dagens utvecklare är det en tidskrävande och frustrerande uppgift att förstå en annan utvecklares kod.. För majoriteten av utvecklarna är det en tidskrävande och frustrerande uppgift att förstå en annan utvecklares kod eller kod som skrivits tidigare an dem. Detta är nödvändigt vid underhåll av programvara eller när flera personer arbetar med samma projekt. En snabb, pålitlig och informativ källkodsbeskrivningsgenerator kan automatisera denna procedur, som ofta undviks av utvecklare. Framväxten av Transformers har riktat uppmärksamheten mot dem, vilket har lett till utvecklingen av olika Transformer-baserade modeller som tar sig an uppgiften att sammanfatta källkod ur olika perspektiv. De flesta av dessa modeller behandlar dock varandra på ett konkurrenskraftigt sätt när deras komplementaritet kan bevisas vara mer fördelaktigt. För detta ändamål följs en ensembleinlärningsbaserad strategi för att utforska genomförbarheten och effektiviteten av samarbetet mellan mer än en kraftfull transformatorbaserad modell. De använda basmodellerna är PLBart och GraphCodeBERT, två modeller med olika fokus, och ensemblingstekniken staplas. Resultaten visar att en sådan modell kan förbättra prestanda och informativitet hos enskilda modeller. Det kräver dock förändringar i konfigurationen av respektive modeller som kan leda till skada, och även ytterligare finjusteringar i aggregeringsfasen för att hitta de mest lämpliga basmodellernas vikter och nästa symboliska sannolikhetskombination för den dåvarande ensemblen. Resultaten visade också behovet av mänsklig utvärdering eftersom mätvärden som BLEU inte alltid är representativa för kvaliteten på den producerade sammanfattningen. Även om resultaten är lovande bör ytterligare arbete följa, drivet av detta tillvägagångssätt och baserat på de begränsningar som inte är lösta i detta arbete, för utvecklingen av en potentiell SOTA-modell.