論文の概要: What do pre-trained code models know about code?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11308v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 16:20:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-26 14:36:09.523678
• Title: What do pre-trained code models know about code?
• Title（参考訳）: 事前学習されたコードモデルはコードについて何を知っていますか?
• Authors: Anjan Karmakar, Romain Robbes
• Abstract要約: 事前に訓練されたコードモデルを調べるために、プローブと呼ばれる診断タスクを使用します。 BERT(英語で事前学習)、CodeBERT(ソースコードで事前学習)、CodeBERTa(自然言語で事前学習)、GraphCodeBERT(データフローでソースコードで事前学習)について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.60966128833701
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained models of code built on the transformer architecture have performed well on software engineering (SE) tasks such as predictive code generation, code summarization, among others. However, whether the vector representations from these pre-trained models comprehensively encode characteristics of source code well enough to be applicable to a broad spectrum of downstream tasks remains an open question. One way to investigate this is with diagnostic tasks called probes. In this paper, we construct four probing tasks (probing for surface-level, syntactic, structural, and semantic information) for pre-trained code models. We show how probes can be used to identify whether models are deficient in (understanding) certain code properties, characterize different model layers, and get insight into the model sample-efficiency. We probe four models that vary in their expected knowledge of code properties: BERT (pre-trained on English), CodeBERT and CodeBERTa (pre-trained on source code, and natural language documentation), and GraphCodeBERT (pre-trained on source code with dataflow). While GraphCodeBERT performs more consistently overall, we find that BERT performs surprisingly well on some code tasks, which calls for further investigation.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャ上に構築されたコードの事前訓練モデルは、予測コード生成やコード要約などのソフトウェア工学(SE)タスクでうまく機能している。 しかし、これらの事前訓練されたモデルからのベクトル表現が、幅広い下流タスクに適用できるほどソースコードの特徴を包括的にエンコードするかどうかは未解決のままである。 これを調べる方法の1つは、プローブと呼ばれる診断タスクである。 本稿では,事前学習されたコードモデルに対する4つの探索タスク(表面レベル,構文,構造,意味情報)を構築する。 我々は、モデルが特定のコードプロパティに欠陥があるかどうかを判断し、異なるモデル層を特徴づけ、モデルのサンプル効率について洞察を得るために、プローブをどのように使うかを示す。 BERT(英語で事前学習)、CodeBERTとCodeBERTa(ソースコードで事前学習)、GraphCodeBERT(データフローでソースコードで事前学習)の4つのモデルについて検討する。 GraphCodeBERTは全体的に一貫して機能しますが、BERTは驚くほど多くのコードタスクで機能します。

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