論文の概要: CodeT: Code Generation with Generated Tests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10397v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 10:18:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 12:27:49.964356
• Title: CodeT: Code Generation with Generated Tests
• Title（参考訳）: CodeT: 生成テストによるコード生成
• Authors: Bei Chen, Fengji Zhang, Anh Nguyen, Daoguang Zan, Zeqi Lin, Jian-Guang Lou, Weizhu Chen
• Abstract要約: テストケースを自動的に生成するための事前学習言語モデルについて検討する。 CodeTは生成されたテストケースを使ってコードソリューションを実行し、次に最良のソリューションを選択します。 我々は,HumanEvalとMBPPのベンチマークを用いて,5種類の事前学習モデル上でCodeTを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.622590050797236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a programming problem, pre-trained language models such as Codex have demonstrated the ability to generate multiple different code solutions via sampling. However, selecting a correct or best solution from those samples still remains a challenge. While an easy way to verify the correctness of a code solution is through executing test cases, producing high-quality test cases is prohibitively expensive. In this paper, we explore the use of pre-trained language models to automatically generate test cases, calling our method CodeT: Code generation with generated Tests. CodeT executes the code solutions using the generated test cases, and then chooses the best solution based on a dual execution agreement with both the generated test cases and other generated solutions. We evaluate CodeT on five different pre-trained models with both HumanEval and MBPP benchmarks. Extensive experimental results demonstrate CodeT can achieve significant, consistent, and surprising improvements over previous methods. For example, CodeT improves the pass@1 on HumanEval to 65.8%, an increase of absolute 18.8% on the code-davinci-002 model, and an absolute 20+% improvement over previous state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: プログラミングの問題から、Codexのような事前訓練された言語モデルは、サンプリングによって複数の異なるコードソリューションを生成する能力を示した。 しかし、これらのサンプルから正しい解または最良の解を選択することは依然として困難である。 コードソリューションの正しさを検証する簡単な方法は、テストケースを実行することですが、高品質のテストケースを作成することは、極めて高価です。 本稿では,事前学習した言語モデルを用いてテストケースを自動的に生成し,そのメソッドをcodet: code generation with generated testsと呼ぶ。 codetは生成したテストケースを使用してコードソリューションを実行し、生成したテストケースと他の生成したソリューションの両方との二重実行合意に基づいて最適なソリューションを選択する。 我々は,HumanEvalおよびMBPPベンチマークを用いて,5種類の事前学習モデル上でCodeTを評価する。 大規模な実験の結果は、CodeTが以前の方法よりも大きく、一貫性があり、驚くべき改善を達成できることを示している。 例えば、CodeTはHumanEvalのpass@1を65.8%に改善し、code-davinci-002モデルでは絶対18.8%が増加し、過去の最先端結果よりも20%以上改善されている。

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