論文の概要: InterCode: Standardizing and Benchmarking Interactive Coding with Execution Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14898v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 17:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 12:09:47.134923
• Title: InterCode: Standardizing and Benchmarking Interactive Coding with Execution Feedback
• Title（参考訳）: InterCode: 実行フィードバックによるインタラクティブコーディングの標準化とベンチマーク
• Authors: John Yang, Akshara Prabhakar, Karthik Narasimhan, Shunyu Yao
• Abstract要約: InterCodeは軽量でフレキシブルで使いやすいインタラクティブコーディングフレームワークである。 私たちのフレームワークは、従来のseq2seqコーディングメソッドと互換性があります。 InterCodeは、コード理解と生成能力を向上するための挑戦的なベンチマークとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.04642181565862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans write code in a fundamentally interactive manner and rely on constant execution feedback to correct errors, resolve ambiguities, and decompose tasks. While LLMs have recently exhibited promising coding capabilities, current coding benchmarks mostly consider a static instruction-to-code sequence transduction process, which has the potential for error propagation and a disconnect between the generated code and its final execution environment. To address this gap, we introduce InterCode, a lightweight, flexible, and easy-to-use framework of interactive coding as a standard reinforcement learning (RL) environment, with code as actions and execution feedback as observations. Our framework is language and platform agnostic, uses self-contained Docker environments to provide safe and reproducible execution, and is compatible out-of-the-box with traditional seq2seq coding methods, while enabling the development of new methods for interactive code generation. We use InterCode to create two interactive code environments with Bash and SQL as action spaces, leveraging data from the static Spider and NL2Bash datasets. We demonstrate InterCode's viability as a testbed by evaluating multiple state-of-the-art LLMs configured with different prompting strategies such as ReAct and Plan & Solve. Our results showcase the benefits of interactive code generation and demonstrate that InterCode can serve as a challenging benchmark for advancing code understanding and generation capabilities. InterCode is designed to be easily extensible and can even be used to incorporate new tasks such as Capture the Flag, a popular coding puzzle that is inherently multi-step and involves multiple programming languages. Project site with code and data: https://intercode-benchmark.github.io
• Abstract（参考訳）: 人間は基本的にインタラクティブな方法でコードを書き、エラーを修正し、曖昧さを解決し、タスクを分解するために一定の実行フィードバックに頼る。 LLMは最近、有望なコーディング機能を示したが、現在のコーディングベンチマークは、主に静的命令からコードへのシーケンスのトランスダクションプロセスを検討しており、エラーの伝播や生成されたコードと最終的な実行環境との切り離しが可能である。 このギャップに対処するため、対話型コーディングの軽量でフレキシブルで使いやすいフレームワークであるInterCodeを標準強化学習(RL)環境として導入し、コードをアクションとして、実行フィードバックを観察する。 私たちのフレームワークは言語とプラットフォームに依存しず、自己完結型のDocker環境を使用して安全で再現可能な実行を提供し、従来のseq2seqコーディングメソッドと互換性があり、インタラクティブなコード生成のための新しいメソッドの開発を可能にします。 私たちはInterCodeを使って、静的スパイダーとNL2Bashデータセットのデータを活用して、BashとSQLをアクションスペースとして2つのインタラクティブなコード環境を作成しています。 我々は、ReActやPlan & Solveといった様々なプロンプト戦略で構成された複数の最先端LLMを評価することで、InterCodeの生存性をテストベッドとして示す。 その結果,インタラクティブなコード生成の利点が示され,コード理解と生成能力向上のための難解なベンチマークとしてインターコードの利用が期待できることを示した。 intercodeは簡単に拡張できるように設計されているが、capture the flagのような新しいタスクを組み込むこともできる。 コードとデータを持つプロジェクトサイト: https://intercode-benchmark.github.io

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