論文の概要: Natural Language to Code Generation in Interactive Data Science Notebooks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09248v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 05:06:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:59:26.496152
• Title: Natural Language to Code Generation in Interactive Data Science Notebooks
• Title（参考訳）: 対話型データサイエンスノートブックにおける自然言語からコード生成
• Authors: Pengcheng Yin, Wen-Ding Li, Kefan Xiao, Abhishek Rao, Yeming Wen, Kensen Shi, Joshua Howland, Paige Bailey, Michele Catasta, Henryk Michalewski, Alex Polozov, Charles Sutton
• Abstract要約: データサイエンスノートブックのパンダスデータ分析フレームワークを用いて1082のコード生成問題のベンチマークであるARCADEを構築した。 我々は,Python 計算ノートブック用の 62B コード言語モデル PaChiNCo を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.621936471322385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational notebooks, such as Jupyter notebooks, are interactive computing environments that are ubiquitous among data scientists to perform data wrangling and analytic tasks. To measure the performance of AI pair programmers that automatically synthesize programs for those tasks given natural language (NL) intents from users, we build ARCADE, a benchmark of 1082 code generation problems using the pandas data analysis framework in data science notebooks. ARCADE features multiple rounds of NL-to-code problems from the same notebook. It requires a model to understand rich multi-modal contexts, such as existing notebook cells and their execution states as well as previous turns of interaction. To establish a strong baseline on this challenging task, we develop PaChiNCo, a 62B code language model (LM) for Python computational notebooks, which significantly outperforms public code LMs. Finally, we explore few-shot prompting strategies to elicit better code with step-by-step decomposition and NL explanation, showing the potential to improve the diversity and explainability of model predictions.
• Abstract（参考訳）: jupyter notebooksのような計算ノートブックは、データサイエンティストがデータラングリングや分析タスクを実行するためにユビキタスなインタラクティブなコンピューティング環境である。 ユーザから与えられた自然言語(NL)目的のタスクを自動的に合成するAIペアプログラマのパフォーマンスを測定するために,データサイエンスノートブックのパンダスデータ分析フレームワークを用いて,1082のコード生成問題のベンチマークであるARCADEを構築した。 ARCADEは、同じノートブックから複数のNL-to-code問題に対処する。 既存のノートブックセルやその実行状態といったリッチなマルチモーダルなコンテキストや、以前の対話の変遷を理解するモデルが必要である。 この課題に対する強力なベースラインを確立するために、我々は、python計算ノートブック用の62bのコード言語モデル(lm)であるpachincoを開発しました。 最後に,ステップバイステップの分解とnlによる説明によってよりよいコードを導出する,少数のプロンプト戦略を検討し,モデル予測の多様性と説明可能性を改善する可能性を示す。

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