論文の概要: Improving Code Generation by Training with Natural Language Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16749v2
• Date: Thu, 22 Feb 2024 22:30:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 18:36:29.452875
• Title: Improving Code Generation by Training with Natural Language Feedback
• Title（参考訳）: 自然言語フィードバックによるトレーニングによるコード生成の改善
• Authors: Angelica Chen, J\'er\'emy Scheurer, Tomasz Korbak, Jon Ander Campos, Jun Shern Chan, Samuel R. Bowman, Kyunghyun Cho, Ethan Perez
• Abstract要約: 自然言語フィードバックから学習するアルゴリズムを訓練時に形式化し、それをILF(Language Feedback)と呼ぶ。 ILFはトレーニング中に少量の人間によるフィードバックしか必要とせず、テスト時に同じフィードバックを必要としないため、ユーザフレンドリでサンプル効率がよい。 Instly Basic Python Problems (MBPP)ベンチマークでは、ICFを使用してCodegen-Mono 6.1Bモデルのpass@1レートを38%改善しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.52985513422381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The potential for pre-trained large language models (LLMs) to use natural language feedback at inference time has been an exciting recent development. We build upon this observation by formalizing an algorithm for learning from natural language feedback at training time instead, which we call Imitation learning from Language Feedback (ILF). ILF requires only a small amount of human-written feedback during training and does not require the same feedback at test time, making it both user-friendly and sample-efficient. We further show that ILF can be seen as a form of minimizing the KL divergence to the ground truth distribution and demonstrate a proof-of-concept on a neural program synthesis task. We use ILF to improve a Codegen-Mono 6.1B model's pass@1 rate by 38% relative (and 10% absolute) on the Mostly Basic Python Problems (MBPP) benchmark, outperforming both fine-tuning on MBPP and fine-tuning on repaired programs written by humans. Overall, our results suggest that learning from human-written natural language feedback is both more effective and sample-efficient than training exclusively on demonstrations for improving an LLM's performance on code generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 推論時に自然言語フィードバックを使用するための事前訓練済みの大規模言語モデル(LLM)の可能性は、最近のエキサイティングな開発である。 我々は、学習時の自然言語フィードバックから学習するためのアルゴリズムを定式化し、これを言語フィードバックから模倣学習(ilf)と呼ぶ。 ILFはトレーニング中に少量の人間によるフィードバックしか必要とせず、テスト時に同じフィードバックを必要としないため、ユーザフレンドリでサンプル効率がよい。 さらに、ilfを基底真理分布へのklの発散を最小化し、神経プログラム合成タスクにおける概念実証を実証する形態と捉えることができることを示した。 ilfを使って、ほとんど基本的なpython問題(mbpp)ベンチマークでcodegen-mono 6.1bモデルのpass@1レートを38%(そして10%絶対)向上させ、mbppでの微調整と、人間が書いたプログラムの微調整を両立させました。 総じて,人間による自然言語フィードバックからの学習は,コード生成タスクにおけるllmのパフォーマンス向上のためのデモンストレーションのみを対象とするトレーニングよりも効率的かつサンプル効率が高いことが示唆された。

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