論文の概要: Less is More: Summary of Long Instructions is Better for Program Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08597v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 13:04:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 13:14:51.946749
• Title: Less is More: Summary of Long Instructions is Better for Program Synthesis
• Title（参考訳）: less is more: 長い命令の要約はプログラムの合成に優れている
• Authors: Kirby Kuznia, Swaroop Mishra, Mihir Parmar and Chitta Baral
• Abstract要約: 事前学習された言語モデル(LM)は、複雑な質問の要約版から恩恵を受けることを示す。 この結果から,問題記述に多量の情報が存在することは,課題理解のモデルには役に立たないことがわかった。 Codexの実験結果から,提案手法の精度は平均8.13%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.66688303609522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the success of large pre-trained language models (LMs) such as Codex, they show below-par performance on the larger and more complicated programming related questions. We show that LMs benefit from the summarized version of complicated questions. Our findings show that superfluous information often present in problem description such as human characters, background stories, names (which are included to help humans in understanding a task) does not help models in understanding a task. To this extent, we create a meta-dataset from the frequently used APPS dataset for the program synthesis task. Our meta-dataset consists of human and synthesized summary of the long and complicated programming questions. Experimental results on Codex show that our proposed approach outperforms baseline by 8.13% on an average in terms of strict accuracy. Our analysis shows that summary significantly improve performance for introductory (9.86%) and interview (11.48%) related programming questions. However, it shows improvement by a small margin (~2%) for competitive programming questions, implying the scope for future research direction.
• Abstract（参考訳）: Codexのような大規模な事前学習言語モデル(LM)の成功にもかかわらず、より大規模で複雑なプログラミング関連の質問に対して以下のパフォーマンスを示す。 複雑な質問の要約版からLMが恩恵を受けることを示す。 この結果から,人格や背景話,名前(タスク理解を支援するために含まれるもの)など,問題記述に多量の情報が存在することは,課題理解のモデルには役に立たないことがわかった。 そこで我々は,プログラム合成タスクに頻繁に使用されるAPPSデータセットからメタデータセットを作成する。 当社のメタデータセットは、長く複雑なプログラミング質問の要約を人間と合成したものです。 codexを用いた実験の結果,提案手法は,厳密な精度で平均で8.13%の精度でベースラインを上回っていることがわかった。 分析の結果, イントロダクトリ (9.86%) とインタビュー (11.48%) によるプログラミング問題のパフォーマンスは有意に向上した。 しかし、競争の激しいプログラミング問題に対してわずかなマージン(約2%)で改善が見られ、将来の研究の方向性の範囲が示唆される。

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