論文の概要: Multi-lingual Evaluation of Code Generation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14868v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 17:17:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 13:21:24.439146
• Title: Multi-lingual Evaluation of Code Generation Models
• Title（参考訳）: コード生成モデルの多言語評価
• Authors: Ben Athiwaratkun, Sanjay Krishna Gouda, Zijian Wang, Xiaopeng Li, Yuchen Tian, Ming Tan, Wasi Uddin Ahmad, Shiqi Wang, Qing Sun, Mingyue Shang, Sujan Kumar Gonugondla, Hantian Ding, Varun Kumar, Nathan Fulton, Arash Farahani, Siddhartha Jain, Robert Giaquinto, Haifeng Qian, Murali Krishna Ramanathan, Ramesh Nallapati, Baishakhi Ray, Parminder Bhatia, Sudipta Sengupta, Dan Roth, Bing Xiang
• Abstract要約: 10以上のプログラミング言語で実行ベースのコード補完ベンチマークであるMBXPを提案する。 このデータセットのコレクションは変換フレームワークによって生成され、プロンプトとテストケースを元のMBPPデータセットからターゲット言語の対応するデータに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.7357812992118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present MBXP, an execution-based code completion benchmark in 10+ programming languages. This collection of datasets is generated by our conversion framework that translates prompts and test cases from the original MBPP dataset to the corresponding data in a target language. Based on this benchmark, we are able to evaluate code generation models in a multi-lingual fashion, and in particular discover generalization ability of language models on out-of-domain languages, advantages of large multi-lingual models over mono-lingual, benefits of few-shot prompting, and zero-shot translation abilities. In addition, we use our code generation model to perform large-scale bootstrapping to obtain synthetic canonical solutions in several languages. These solutions can be used for other code-related evaluations such as insertion-based, summarization, or code translation tasks where we demonstrate results and release as part of our benchmark.
• Abstract（参考訳）: 10以上のプログラミング言語における実行ベースのコード補完ベンチマークMBXPを提案する。 このデータセットのコレクションは変換フレームワークによって生成され、プロンプトとテストケースを元のMBPPデータセットからターゲット言語の対応するデータに変換する。 このベンチマークに基づいて、コード生成モデルを多言語方式で評価することができ、特に、ドメイン外言語における言語モデルの一般化能力、モノリンガルに対する大規模多言語モデルの利点、少ないプロンプトの利点、ゼロショット翻訳能力を見出すことができる。 さらに、コード生成モデルを用いて大規模なブートストラップを行い、複数の言語で合成標準解を得る。 これらのソリューションは、ベンチマークの一部として結果とリリースを示す挿入ベース、要約、コード翻訳タスクなど、他のコード関連の評価にも使用できます。

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