論文の概要: Coarse-Tuning Models of Code with Reinforcement Learning Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18341v2
• Date: Sat, 23 Dec 2023 20:00:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 22:43:54.264936
• Title: Coarse-Tuning Models of Code with Reinforcement Learning Feedback
• Title（参考訳）: 強化学習フィードバックによるコードの粗調整モデル
• Authors: Abhinav Jain (1), Chima Adiole (1), Swarat Chaudhuri (2), Thomas Reps (3), Chris Jermaine (1) ((1) Rice University, (2) UT Austin, (3) University of Wisconsin)
• Abstract要約: コード上で事前訓練されたLarge Language Models (LLM) が、プログラム合成の主流のアプローチとして登場した。 コードの品質を評価する接地関数からのフィードバックを用いて、強化学習により事前学習したLLMをさらに訓練するRCCFを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) pre-trained on code have recently emerged as the dominant approach to program synthesis. However, these models are trained using next-token prediction, which ignores the syntax and semantics of code. We propose RLCF, that further trains a pre-trained LLM via reinforcement learning, using feedback from a grounding function that scores the quality of the code. The grounding function uses (i) compiler-derived feedback on whether the code it generates passes a set of correctness checks; and (ii) feedback from a different LLM that compares the generated code to a reference code. RLCF is model- and language-agnostic. We empirically evaluate it on the MBJP and MathQA tasks for Java. Our experiments show that RLCF raises the odds that an LLM-generated program compiles, is executable, and produces the right output on tests, often allowing LLMs to match the performance of 2x-8x larger LLMs.
• Abstract（参考訳）: コード上で事前訓練されたLarge Language Models (LLM) が、プログラム合成の主要なアプローチとして最近登場した。 しかし、これらのモデルはコードの構文や意味を無視する次世代の予測を使って訓練されている。 コードの品質を評価する接地関数からのフィードバックを用いて、強化学習により事前学習したLLMをさらに訓練するRCCFを提案する。 接地関数の使用 (i) 生成するコードが一連の正当性チェックを通すかどうかに関するコンパイラからのフィードバック (ii) 生成されたコードと参照コードを比較する異なるLLMからのフィードバック。 RLCFはモデルと言語に依存しない。 JavaのMBJPタスクとMathQAタスクで実証的に評価します。 実験の結果,LCF は LLM が生成したプログラムが実行可能である確率を高め,テスト時に適切な出力を出力し,LLM が 2x-8 より大きな LLM の性能に適合することを示す。

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