論文の概要: CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00859v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 12:21:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-03 13:51:15.713212
• Title: CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and Generation
• Title（参考訳）: CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and Generation
• Authors: Yue Wang, Weishi Wang, Shafiq Joty, and Steven C.H. Hoi
• Abstract要約: 我々は、開発者が指定した識別子から伝達されるコードセマンティクスをよりよく活用する、事前訓練されたエンコーダ-デコーダ変換モデルであるCodeT5を提案する。 我々のモデルは、コード理解と生成タスクの両方をシームレスにサポートし、マルチタスク学習を可能にする統一的なフレームワークを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.47905744758698
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Pre-trained models for Natural Languages (NL) like BERT and GPT have been recently shown to transfer well to Programming Languages (PL) and largely benefit a broad set of code-related tasks. Despite their success, most current methods either rely on an encoder-only (or decoder-only) pre-training that is suboptimal for generation (resp. understanding) tasks or process the code snippet in the same way as NL, neglecting the special characteristics of PL such as token types. We present CodeT5, a unified pre-trained encoder-decoder Transformer model that better leverages the code semantics conveyed from the developer-assigned identifiers. Our model employs a unified framework to seamlessly support both code understanding and generation tasks and allows for multi-task learning. Besides, we propose a novel identifier-aware pre-training task that enables the model to distinguish which code tokens are identifiers and to recover them when they are masked. Furthermore, we propose to exploit the user-written code comments with a bimodal dual generation task for better NL-PL alignment. Comprehensive experiments show that CodeT5 significantly outperforms prior methods on understanding tasks such as code defect detection and clone detection, and generation tasks across various directions including PL-NL, NL-PL, and PL-PL. Further analysis reveals that our model can better capture semantic information from code. Our code and pre-trained models are released at https: //github.com/salesforce/CodeT5 .
• Abstract（参考訳）: BERTやGPTのような学習済みの自然言語用モデル(NL)は、最近、プログラミング言語(PL)にうまく移行し、幅広いコード関連タスクの恩恵を受けていることが示されている。 その成功にもかかわらず、現在のほとんどのメソッドは、生成(resp)に最適なエンコーダのみ(またはデコーダのみ)の事前トレーニングに依存している。 理解) タスクまたはコードスニペットをNLと同じ方法で処理し、トークン型のようなPLの特別な特性を無視します。 我々は、開発者割り当て識別子から伝達されるコードセマンティクスをよりよく活用する、事前学習されたエンコーダ-デコーダトランスフォーマモデルであるcodet5を提案する。 私たちのモデルは、コード理解と生成タスクの両方をシームレスにサポートする統一フレームワークを採用し、マルチタスク学習を可能にしています。 さらに,モデルがどのコードトークンが識別子であるかを識別し,マスキング時にそれらを復元できる新しい識別子対応事前学習タスクを提案する。 さらに、NL-PLアライメントを改善するために、バイモーダル二重生成タスクでユーザ記述のコードコメントを活用することを提案する。 CodeT5は、コード欠陥検出やクローン検出といったタスクの理解や、PL-NL、NL-PL、PL-PLなどの様々な方向における生成タスクにおいて、従来の方法よりも大幅に優れていた。 さらなる分析により、我々のモデルはコードから意味情報をよりよくキャプチャできることがわかった。 私たちのコードと事前トレーニングされたモデルは、https: //github.com/salesforce/codet5でリリースされます。

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