論文の概要: ERNIE-Code: Beyond English-Centric Cross-lingual Pretraining for Programming Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06742v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 17:21:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 14:01:32.192209
• Title: ERNIE-Code: Beyond English-Centric Cross-lingual Pretraining for Programming Languages
• Title（参考訳）: ernie-code: プログラミング言語のための英語中心のクロスリンガル事前学習
• Authors: Yekun Chai, Shuohuan Wang, Chao Pang, Yu Sun, Hao Tian, Hua Wu
• Abstract要約: 同じプログラミング言語(PL)を扱うソフトウェアエンジニアは、異なる自然言語(NL)を話し、その逆も話す。 近年の研究では、コンピュータプログラムにおける生成前訓練の有効性が実証されているが、それらは常に英語中心である。 ERNIE-Codeは116個のNLと6個のPLのための統合事前学習言語モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.60016772021422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software engineers working with the same programming language (PL) may speak different natural languages (NLs) and vice versa, erecting huge barriers to communication and working efficiency. Recent studies have demonstrated the effectiveness of generative pre-training in computer programs, yet they are always English-centric. In this work, we step towards bridging the gap between multilingual NLs and multilingual PLs for large language models (LLMs). We release ERNIE-Code, a unified pre-trained language model for 116 NLs and 6 PLs. We employ two methods for universal cross-lingual pre-training: span-corruption language modeling that learns patterns from monolingual NL or PL; and pivot-based translation language modeling that relies on parallel data of many NLs and PLs. Extensive results show that ERNIE-Code outperforms previous multilingual LLMs for PL or NL across a wide range of end tasks of code intelligence, including multilingual code-to-text, text-to-code, code-to-code, and text-to-text generation. We further show its advantage of zero-shot prompting on multilingual code summarization and text-to-text translation. We will make our code and pre-trained models publicly available.
• Abstract（参考訳）: 同じプログラミング言語(PL)を扱うソフトウェアエンジニアは、異なる自然言語(NL)を話し、その逆もまた、コミュニケーションと作業効率に対する大きな障壁を築きます。 近年、コンピュータプログラムにおける生成前訓練の有効性が実証されているが、常に英語中心である。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)における多言語NLと多言語PLのギャップを埋めることを目指す。 ERNIE-Codeは116個のNLと6個のPLのための統合事前学習言語モデルである。 普遍的な言語間事前学習には,単言語nlやplからパターンを学習するスパン・腐敗言語モデリングと,多数のnlやplの並列データに依存するpivotに基づく翻訳言語モデリングの2つの手法を用いる。 ERNIE-Codeは、多言語のコード・トゥ・テキスト、テキスト・トゥ・コード、テキスト・トゥ・テキスト生成など、コードインテリジェンスの幅広いタスクにおいて、PLやNLの従来の多言語LLMよりも優れていた。 さらに,多言語コード要約とテキスト間翻訳におけるゼロショットプロンプトの利点を示す。 コードと事前トレーニングされたモデルを公開します。

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