論文の概要: FLAME: A small language model for spreadsheet formulas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13779v2
• Date: Tue, 19 Dec 2023 22:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 19:22:17.057106
• Title: FLAME: A small language model for spreadsheet formulas
• Title（参考訳）: FLAME:スプレッドシート式のための小さな言語モデル
• Authors: Harshit Joshi, Abishai Ebenezer, Jos\'e Cambronero, Sumit Gulwani, Aditya Kanade, Vu Le, Ivan Radi\v{c}ek, Gust Verbruggen
• Abstract要約: 本稿では,Excel 公式に特化して訓練されたトランスフォーマーモデル FLAME を提案する。 我々はスケッチデデュープリケーションを使用し、Excel固有の式トークンを導入し、マスキングスパン予測のドメイン固有のバージョンを使用する。 FLAMEは, 補修, 補修, 類似性に基づく定式検索について評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.667479554632735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spreadsheets are a vital tool for end-user data management. Using large language models for formula authoring assistance in these environments can be difficult, as these models are expensive to train and challenging to deploy due to their size (up to billions of parameters). We present FLAME, a transformer-based model trained exclusively on Excel formulas that leverages domain insights to achieve competitive performance while being substantially smaller (60M parameters) and training on two orders of magnitude less data. We curate a training dataset using sketch deduplication, introduce an Excel-specific formula tokenizer, and use domain-specific versions of masked span prediction and noisy auto-encoding as pre-training objectives. We evaluate FLAME on formula repair, formula completion, and similarity-based formula retrieval. FLAME can outperform much larger models, such as the Davinci (175B) and Cushman (12B) variants of Codex and CodeT5 (220M), in 10 of 14 evaluation settings for the repair and completion tasks. For formula retrieval, FLAME outperforms CodeT5, CodeBERT, and GraphCodeBERT.
• Abstract（参考訳）: スプレッドシートはエンドユーザのデータ管理に不可欠なツールです。 これらの環境で公式オーサリング支援に大規模な言語モデルを使用することは、トレーニングが高価で、そのサイズ(最大10億のパラメータ)のためデプロイが難しいため、難しい場合がある。 本稿では,Excel 公式にのみ準拠するトランスフォーマーモデル FLAME について述べる。このモデルでは,領域の洞察を活用して,より小さく(60M パラメータ)かつ2桁少ないデータでトレーニングし,競争性能を実現する。 スケッチ重複を利用したトレーニングデータセットをキュレートし、excel特有の公式トークン化を導入し、マスクスパン予測とノイズの自動エンコーディングのドメイン固有バージョンを事前学習目標として使用する。 FLAMEは, 補修, 補修, 類似性に基づく公式検索について評価する。 FLAMEはDavinci (175B) や Cushman (12B) の Codex や CodeT5 (220M) など、修理作業と完了作業の14つの評価設定のうち10つである。 公式検索では、FLAMEはCodeT5、CodeBERT、GraphCodeBERTより優れている。

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