論文の概要: Do Large Language Models Pay Similar Attention Like Human Programmers When Generating Code?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01220v2
• Date: Thu, 23 May 2024 17:27:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 21:22:37.388209
• Title: Do Large Language Models Pay Similar Attention Like Human Programmers When Generating Code?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルはコード生成時に人間プログラマと同様の注意を払うか?
• Authors: Bonan Kou, Shengmai Chen, Zhijie Wang, Lei Ma, Tianyi Zhang,
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLMs) が,コード生成中に人間のプログラマと同じタスク記述に係わるかどうかを検討する。 手動で211の間違ったコードスニペットを分析し、多くのコード生成エラーを説明するのに使える5つの注意パターンを見つけました。 この結果から,人間によるLLMの理解性向上とプログラマの信頼度向上の必要性が浮き彫りになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.249771123421432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently been widely used for code generation. Due to the complexity and opacity of LLMs, little is known about how these models generate code. We made the first attempt to bridge this knowledge gap by investigating whether LLMs attend to the same parts of a task description as human programmers during code generation. An analysis of six LLMs, including GPT-4, on two popular code generation benchmarks revealed a consistent misalignment between LLMs' and programmers' attention. We manually analyzed 211 incorrect code snippets and found five attention patterns that can be used to explain many code generation errors. Finally, a user study showed that model attention computed by a perturbation-based method is often favored by human programmers. Our findings highlight the need for human-aligned LLMs for better interpretability and programmer trust.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近コード生成に広く使われている。 LLMの複雑さと不透明さのため、これらのモデルがどのようにコードを生成するかについてはほとんど分かっていない。 この知識ギャップを埋める最初の試みは、LLMがコード生成中に人間のプログラマと同じタスク記述のどの部分に参加するかを調べることでした。 GPT-4を含む6つのLLMを2つの人気のあるコード生成ベンチマークで解析した結果、LLMとプログラマの注意の相違が明らかとなった。 手動で211の間違ったコードスニペットを分析し、多くのコード生成エラーを説明するのに使える5つの注意パターンを見つけました。 最後に、ユーザー研究により、摂動に基づく手法によって計算されたモデル注意が、しばしば人間のプログラマに好まれることを示した。 本研究は, より理解しやすく, プログラマの信頼度を高めるために, ヒューマンアライメント LLM の必要性を浮き彫りにした。

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