論文の概要: Data-Driven and SE-assisted AI Model Signal-Awareness Enhancement and Introspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05827v1
• Date: Wed, 10 Nov 2021 17:58:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-11 14:55:47.521807
• Title: Data-Driven and SE-assisted AI Model Signal-Awareness Enhancement and Introspection
• Title（参考訳）: データ駆動型SE支援AIモデル信号認識の強化とイントロスペクション
• Authors: Sahil Suneja, Yufan Zhuang, Yunhui Zheng, Jim Laredo, Alessandro Morari
• Abstract要約: モデルの信号認識性を高めるためのデータ駆動型手法を提案する。 コード複雑性のSE概念とカリキュラム学習のAIテクニックを組み合わせる。 モデル信号認識における最大4.8倍の改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.571331422347875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI modeling for source code understanding tasks has been making significant progress, and is being adopted in production development pipelines. However, reliability concerns, especially whether the models are actually learning task-related aspects of source code, are being raised. While recent model-probing approaches have observed a lack of signal awareness in many AI-for-code models, i.e. models not capturing task-relevant signals, they do not offer solutions to rectify this problem. In this paper, we explore data-driven approaches to enhance models' signal-awareness: 1) we combine the SE concept of code complexity with the AI technique of curriculum learning; 2) we incorporate SE assistance into AI models by customizing Delta Debugging to generate simplified signal-preserving programs, augmenting them to the training dataset. With our techniques, we achieve up to 4.8x improvement in model signal awareness. Using the notion of code complexity, we further present a novel model learning introspection approach from the perspective of the dataset.
• Abstract（参考訳）: ソースコード理解タスクのためのAIモデリングは大きな進歩を遂げており、本番開発パイプラインで採用されている。 しかし、特にモデルが実際にソースコードのタスク関連の側面を学習しているかどうかという信頼性の懸念が高まっている。 最近のモデルプローピングアプローチでは、多くのai for codeモデル、すなわち、タスク関連の信号をキャプチャしないモデルにおいて、信号認識の欠如が観察されているが、この問題を正すためのソリューションを提供していない。 本稿では,モデルの信号認識性を高めるためのデータ駆動アプローチについて考察する。 1) コード複雑性のSE概念とカリキュラム学習のAI技術を組み合わせる。 2) デルタデバッグをカスタマイズして簡易な信号保存プログラムを生成し,トレーニングデータセットに拡張することで,AIモデルにSEアシストを組み込む。 この手法により,モデル信号認識の最大4.8倍の改善を実現する。 コード複雑性の概念を用いて,データセットの観点から新たなモデル学習イントロスペクションアプローチを提案する。

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