論文の概要: Majority Rule: better patching via Self-Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00108v1
• Date: Wed, 31 May 2023 18:28:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 19:58:39.893927
• Title: Majority Rule: better patching via Self-Consistency
• Title（参考訳）: majority rule: 自己一貫性によるパッチ適用の改善
• Authors: Toufique Ahmed, Premkumar Devanbu
• Abstract要約: 自己整合性(Self-Consistency, S-C)は、問題の説明を生成する上で、エキサイティングで極めて優れたテクニックである。 本稿では,修正作業のコミットログを説明として,S-C手法のプログラム修復への応用について述べる。 我々は,MODITデータセット上で,プログラムの修正を促そうとする従来のアプローチを破って,最先端の成果を得た。
• 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) can be induced to solve non-trivial problems with "few-shot" prompts including illustrative problem-solution examples. Now if the few-shots also include "chain of thought" (CoT) explanations, which are of the form problem-explanation-solution, LLMs will generate a "explained" solution, and perform even better. Recently an exciting, substantially better technique, self-consistency [1] (S-C) has emerged, based on the intuition that there are many plausible explanations for the right solution; when the LLM is sampled repeatedly to generate a pool of explanation-solution pairs, for a given problem, the most frequently occurring solutions in the pool (ignoring the explanations) tend to be even more likely to be correct! Unfortunately, the use of this highly-performant S-C (or even CoT) approach in software engineering settings is hampered by the lack of explanations; most software datasets lack explanations. In this paper, we describe an application of the S-C approach to program repair, using the commit log on the fix as the explanation, only in the illustrative few-shots. We achieve state-of-the art results, beating previous approaches to prompting-based program repair, on the MODIT dataset; we also find evidence suggesting that the correct commit messages are helping the LLM learn to produce better patches.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、図解的な問題解決例を含む「ファウショット」プロンプトで非自明な問題を解決するために誘導することができる。 現在、いくつかのショットに「思考の連鎖」 (CoT) の説明が含まれており、これは問題解の形式であり、LCMは「説明された」解を生成し、さらに良く機能する。 最近のエキサイティングで極めて優れた手法である自己整合[1](S-C)は、正しい解に対して多くの妥当な説明があるという直感に基づいて現れており、LLMが繰り返しサンプリングされて説明解対のプールを生成すると、与えられた問題に対して、プール内で最も頻繁に発生する解(説明を無視して)は、さらに正しいものになりがちである。 残念ながら、ソフトウェアエンジニアリング設定における高性能なS-C(あるいはCoT)アプローチの使用は、説明の欠如によって妨げられている。 本稿では,修正作業のコミットログを説明として用いて,S-C手法のプログラム修復への応用について述べる。 我々は、MODITデータセット上で、プログラムの修正を促そうとする従来のアプローチを破って、最先端の成果を達成し、また、正しいコミットメッセージが、LLMがより良いパッチを作成することを学ぶのに役立つことを示す証拠も見つけました。

関連論文リスト

• Improving LLM Reasoning through Scaling Inference Computation with Collaborative Verification [52.095460362197336]
  大規模言語モデル(LLM)は一貫性と正確な推論に苦しむ。 LLMは、主に正しいソリューションに基づいて訓練され、エラーを検出して学習する能力を減らす。 本稿では,CoT(Chain-of-Thought)とPoT(Program-of-Thought)を組み合わせた新しい協調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T05:21:48Z)
• From Distributional to Overton Pluralism: Investigating Large Language Model Alignment [82.99849359892112]
  適応後の応答多様性の低下を以前報告した再検査を行った。 分析の結果,応答の多様性の明らかな低下は,品質管理と情報集約によって大きく説明できることがわかった。 発見は、現在のアライメント技術はキャプチャーされるが、アシスタントライクなベースLLM動作の有用なサブセットを拡張するものではないことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T16:32:33Z)
• Distilling Algorithmic Reasoning from LLMs via Explaining Solution Programs [2.3020018305241337]
  大きな言語モデルの推論能力を改善する効果的な方法として、明確な推論経路を蒸留する手法が登場している。 本稿では, LLM から推論能力を抽出する手法を提案する。 提案実験は,ReasonerがCoderによるプログラム実装をより効果的にガイドできることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T22:19:50Z)
• Small Language Models Fine-tuned to Coordinate Larger Language Models improve Complex Reasoning [41.03267013352519]
  大きな言語モデル(LLM)は、印象的な推論能力を示すチェーン・オブ・シントを生成するように促された。 本稿では、分解生成器を用いて複雑な問題をより少ない推論ステップを必要とするサブプロブレムに分解するDaSLaMを紹介する。 本稿では,DaSLaMがスケール関数としての解の能力に制限されないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T15:23:20Z)
• Thought Propagation: An Analogical Approach to Complex Reasoning with Large Language Models [62.96551299003463]
  大規模言語モデルの複雑な推論能力を高めるために,textbftextitThought Propagation (TP)を提案する。 TP はまず LLM に対して,入力問題に関連する類似問題の集合を提案し,解決するよう促す。 TPは、類似問題の結果を再利用して、新しいソリューションを直接生成したり、スクラッチから得られた初期ソリューションを修正するための知識集約的な実行プランを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T01:40:09Z)
• GRACE: Discriminator-Guided Chain-of-Thought Reasoning [75.35436025709049]
  本稿では, 正しい推論手順を導出するために, GRACE (CorrectnEss Discriminator) を用いたチェーン・オブ・シークレット・リAsoningを提案する。 GRACEは、正しいステップと間違ったステップに対して対照的な損失で訓練された判別器を採用しており、復号時に次のステップ候補を採点するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T09:16:51Z)
• RCOT: Detecting and Rectifying Factual Inconsistency in Reasoning by Reversing Chain-of-Thought [56.558892336235914]
  Reversing Chain-of-Thought (RCoT) は、大規模言語モデルの推論能力を改善する新しい手法である。 RCoTは生成したソリューションにおける事実の不整合を自動的に検出し、修正する。 手書きのきめ細かいフィードバックがLLMの推論能力を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T08:02:52Z)
• SatLM: Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative Prompting [68.40726892904286]
  本研究では,大規模言語モデル (LLM) の推論能力を向上させるために,新しい満足度支援言語モデリング (SatLM) 手法を提案する。 我々はLLMを用いて命令型プログラムではなく宣言型タスク仕様を生成し、既製の自動定理証明器を利用して最終解を導出する。 我々はSATLMを8つの異なるデータセット上で評価し、命令パラダイムにおいてプログラム支援されたLMよりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T17:55:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。