論文の概要: RLTF: Reinforcement Learning from Unit Test Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04349v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 05:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 14:11:12.533743
• Title: RLTF: Reinforcement Learning from Unit Test Feedback
• Title（参考訳）: RLTF: ユニットテストフィードバックによる強化学習
• Authors: Jiate Liu, Yiqin Zhu, Kaiwen Xiao, Qiang Fu, Xiao Han, Wei Yang, Deheng Ye
• Abstract要約: Reinforcement Learning from Unit Test Feedback(リンク)は、新しいオンラインRLフレームワークである。 提案手法は,訓練中にリアルタイムにデータを生成し,高精度なフィードバック信号を用いて高品質なコードを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.19799041924043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of program synthesis, or code generation, is to generate executable code based on given descriptions. Recently, there has been an increasing number of studies employing reinforcement learning (RL) to improve the performance of large language models (LLMs) for code. However, these RL methods have only used offline frameworks, limiting their exploration of new sample spaces. Additionally, current approaches that utilize unit test signals are rather simple, not accounting for specific error locations within the code. To address these issues, we proposed RLTF, i.e., Reinforcement Learning from Unit Test Feedback, a novel online RL framework with unit test feedback of multi-granularity for refining code LLMs. Our approach generates data in real-time during training and simultaneously utilizes fine-grained feedback signals to guide the model towards producing higher-quality code. Extensive experiments show that RLTF achieves state-of-the-art performance on the APPS and the MBPP benchmarks. Our code can be found at: https://github.com/Zyq-scut/RLTF.
• Abstract（参考訳）: プログラム合成の目標は、与えられた記述に基づいて実行可能なコードを生成することである。 近年,コードのための大規模言語モデル(LLM)の性能向上のため,強化学習(RL)を用いた研究が増えている。 しかしながら、これらのRLメソッドはオフラインフレームワークのみを使用しており、新しいサンプルスペースの探索を制限している。 さらに、ユニットテスト信号を使用する現在のアプローチは、コード内の特定のエラー位置を考慮せず、かなり単純です。 これらの問題に対処するため、私たちは、コードLLMを精製するための多粒性の単体テストフィードバックを備えた新しいオンラインRLフレームワークであるReinforcement Learning from Unit Test Feedback(RLTF)を提案した。 提案手法は,訓練中にリアルタイムにデータを生成し,高精度なフィードバック信号を用いて高品質なコードを生成する。 RLTFはAPPSとMBPPベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 コードはhttps://github.com/zyq-scut/rltf.com/で確認できます。

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