論文の概要: ADELT: Transpilation Between Deep Learning Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03593v3
• Date: Wed, 8 May 2024 13:51:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 19:40:17.669652
• Title: ADELT: Transpilation Between Deep Learning Frameworks
• Title（参考訳）: ADELT: ディープラーニングフレームワーク間のトランスパイレーション
• Authors: Linyuan Gong, Jiayi Wang, Alvin Cheung,
• Abstract要約: Adversarial DEep Learning Transpiler (ADELT)は、ディープラーニングフレームワーク間のソースからソースへのトランスパイラのための新しいアプローチである。 コードスケルトントランスパイレーションでは、大きな言語モデル(LLM)で数発のプロンプトを使用するが、APIキーワードマッピングでは、コード固有のBERTからのコンテキスト埋め込みを使用する。 ADELTは、手作りのルールや並列データに頼ることなく、ラベルなしのWebcrawled Deep Learning Corpusでトレーニングされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.30248336523211
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose the Adversarial DEep Learning Transpiler (ADELT), a novel approach to source-to-source transpilation between deep learning frameworks. ADELT uniquely decouples code skeleton transpilation and API keyword mapping. For code skeleton transpilation, it uses few-shot prompting on large language models (LLMs), while for API keyword mapping, it uses contextual embeddings from a code-specific BERT. These embeddings are trained in a domain-adversarial setup to generate a keyword translation dictionary. ADELT is trained on an unlabeled web-crawled deep learning corpus, without relying on any hand-crafted rules or parallel data. It outperforms state-of-the-art transpilers, improving pass@1 rate by 17.4 pts and 15.0 pts for PyTorch-Keras and PyTorch-MXNet transpilation pairs respectively. We provide open access to our code at https://github.com/gonglinyuan/adelt.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Deep Learning Transpiler (ADELT, Adversarial Deep Learning Transpiler)を提案する。 ADELTはコードスケルトン変換とAPIキーワードマッピングを独自に分離する。 コードスケルトントランスパイレーションでは、大きな言語モデル(LLM)で数発のプロンプトを使用するが、APIキーワードマッピングでは、コード固有のBERTからのコンテキスト埋め込みを使用する。 これらの埋め込みは、キーワード翻訳辞書を生成するためにドメイン・アドバイザリ・セットアップで訓練される。 ADELTは、手作りのルールや並列データに頼ることなく、ラベルなしのWebcrawled Deep Learning Corpusでトレーニングされている。 これは最先端のトランスパイラより優れており、それぞれPyTorch-KerasとPyTorch-MXNetのトランスパイラペアに対して17.4 ptsと15.0 ptsのpass@1レートが向上している。 コードへのアクセスはhttps://github.com/gonglinyuan/adelt.comで公開しています。

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