論文の概要: Execution-based Code Generation using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13816v3
• Date: Tue, 18 Jul 2023 16:49:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 19:15:52.966248
• Title: Execution-based Code Generation using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習を用いた実行ベースコード生成
• Authors: Parshin Shojaee, Aneesh Jain, Sindhu Tipirneni and Chandan K. Reddy
• Abstract要約: PPOCoderは、事前訓練されたPLモデルとプロキシポリシー最適化を組み合わせた、コード生成のための新しいフレームワークである。 PPOCoderは、外部コード固有の知識をモデル最適化プロセスにシームレスに統合する。 PPOCoderはタスクに依存しない、モデルに依存しないフレームワークで、さまざまなコード生成タスクやPLで使用できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.085533911328577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The utilization of programming language (PL) models, pre-trained on large-scale code corpora, as a means of automating software engineering processes has demonstrated considerable potential in streamlining various code generation tasks such as code completion, code translation, and program synthesis. However, current approaches mainly rely on supervised fine-tuning objectives borrowed from text generation, neglecting unique sequence-level characteristics of code, including but not limited to compilability as well as syntactic and functional correctness. To address this limitation, we propose PPOCoder, a new framework for code generation that synergistically combines pre-trained PL models with Proximal Policy Optimization (PPO) which is a widely used deep reinforcement learning technique. By utilizing non-differentiable feedback from code execution and structure alignment, PPOCoder seamlessly integrates external code-specific knowledge into the model optimization process. It's important to note that PPOCoder is a task-agnostic and model-agnostic framework that can be used across different code generation tasks and PLs. Extensive experiments on three code generation tasks demonstrate the effectiveness of our proposed approach compared to SOTA methods, achieving significant improvements in compilation success rates and functional correctness across different PLs.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学プロセスを自動化する手段として、大規模コードコーパスで事前訓練されたプログラミング言語(PL)モデルの利用は、コード補完、コード翻訳、プログラム合成など、様々なコード生成タスクの合理化において大きな可能性を証明している。 しかし、現在のアプローチは、主にテキスト生成から借用した教師付き微調整目標に依存しており、コードのユニークなシーケンスレベルの特性を無視している。 そこで本研究では,プリトレーニングされたplモデルと,広く使用されている深層強化学習手法であるppo(proximal policy optimization)を組み合わせた新しいコード生成フレームワークであるppocoderを提案する。 PPOCoderは、コード実行と構造アライメントからの非微分可能なフィードバックを利用することで、外部コード固有の知識をモデル最適化プロセスにシームレスに統合する。 PPOCoderはタスクに依存しない、モデルに依存しないフレームワークで、さまざまなコード生成タスクやPLで使用できます。 3つのコード生成タスクに関する大規模な実験は、SOTA法と比較して提案手法の有効性を示し、異なるPL間でのコンパイル成功率と機能的正当性を著しく改善した。

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