論文の概要: Coeditor: Leveraging Contextual Changes for Multi-round Code Auto-editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18584v2
• Date: Sun, 28 Apr 2024 17:45:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 01:34:26.237231
• Title: Coeditor: Leveraging Contextual Changes for Multi-round Code Auto-editing
• Title（参考訳）: Coeditor: マルチラウンドコード自動編集におけるコンテキスト変更の活用
• Authors: Jiayi Wei, Greg Durrett, Isil Dillig,
• Abstract要約: 本研究では,複数ラウンドのコードの自動編集設定について検討し,その内部の最近の変更に基づいて,コード領域への編集を予測することを目的とした。 我々のモデルであるCoeditorは、コード編集タスクに特化して設計された微調整言語モデルである。 単純化されたシングルラウンドのシングル編集タスクでは、Coeditor は GPT-3.5 と SOTA のオープンソースコード補完モデルを大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.776971051512234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developers often dedicate significant time to maintaining and refactoring existing code. However, most prior work on generative models for code focuses solely on creating new code, overlooking the distinctive needs of editing existing code. In this work, we explore a multi-round code auto-editing setting, aiming to predict edits to a code region based on recent changes within the same codebase. Our model, Coeditor, is a fine-tuned language model specifically designed for code editing tasks. We represent code changes using a line diff format and employ static analysis to form large customized model contexts, ensuring the availability of appropriate information for prediction. We collect a code editing dataset from the commit histories of 1650 open-source Python projects for training and evaluation. In a simplified single-round, single-edit task, Coeditor significantly outperforms GPT-3.5 and SOTA open-source code completion models (bringing exact-match accuracy from 34.7 up to 60.4), demonstrating the benefits of incorporating editing history for code completion. In a multi-round, multi-edit setting, we observe substantial gains by iteratively conditioning on additional user edits. We have open-sourced our code, data, and model weights to encourage future research and have released a VSCode extension powered by our model for interactive IDE usage.
• Abstract（参考訳）: 開発者はしばしば、既存のコードのメンテナンスとリファクタリングにかなりの時間を費やします。 しかしながら、コード生成モデルに関するこれまでのほとんどの研究は、既存のコードを編集する特有のニーズを見越して、新しいコードの作成にのみ焦点をあてていた。 本研究では,コードベース内の最近の変更に基づいて,コード領域への編集を予測することを目的とした,複数ラウンドのコード自動編集設定について検討する。 我々のモデルであるCoeditorは、コード編集タスクに特化して設計された微調整言語モデルである。 行差分形式を用いてコード変更を表現し、静的解析を用いて大きなカスタマイズされたモデルコンテキストを構築し、予測に適切な情報を提供することを保証する。 トレーニングと評価のために1650のオープンソースのPythonプロジェクトのコミット履歴からコード編集データセットを収集します。 単純化されたシングルラウンドシングル編集タスクにおいて、Coeditor は GPT-3.5 と SOTA のオープンソースコード補完モデル(正確なマッチ精度を 34.7 から 60.4 まで)を大幅に上回り、コード補完に編集履歴を組み込むことの利点を示している。 複数ラウンドのマルチ編集設定では、追加のユーザ編集を反復的に条件付けすることで、かなりのゲインを観測する。 私たちは、将来の研究を促進するためにコード、データ、モデルウェイトをオープンソース化し、インタラクティブIDE使用のためのモデルを活用したVSCodeエクステンションをリリースしました。

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