論文の概要: Calculating Originality of LLM Assisted Source Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04492v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 11:30:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 17:53:39.874031
• Title: Calculating Originality of LLM Assisted Source Code
• Title（参考訳）: LLM支援ソースコードの計算原性
• Authors: Shipra Sharma and Balwinder Sodhi
• Abstract要約: 本稿では,学生がソースコードを書く際の本来の取り組み(およびLLMの貢献)を決定するニューラルネットワークベースのツールを提案する。 我々のツールは、コルモゴロフ複雑性のような最小記述長測度によって動機付けられている。
• 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: The ease of using a Large Language Model (LLM) to answer a wide variety of queries and their high availability has resulted in LLMs getting integrated into various applications. LLM-based recommenders are now routinely used by students as well as professional software programmers for code generation and testing. Though LLM-based technology has proven useful, its unethical and unattributed use by students and professionals is a growing cause of concern. As such, there is a need for tools and technologies which may assist teachers and other evaluators in identifying whether any portion of a source code is LLM generated. In this paper, we propose a neural network-based tool that instructors can use to determine the original effort (and LLM's contribution) put by students in writing source codes. Our tool is motivated by minimum description length measures like Kolmogorov complexity. Our initial experiments with moderate sized (up to 500 lines of code) have shown promising results that we report in this paper.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)を使用することで、さまざまなクエリに応答し、高い可用性を実現することで、LLMをさまざまなアプリケーションに統合することが可能になる。 llmベースのレコメンダは現在、コード生成とテストのために学生やプロのソフトウェアプログラマが日常的に使用している。 LLMベースの技術は有用であることが証明されているが、学生や専門家による非倫理的で無貢献な利用が懸念されている。 そのため、教師や他の評価者がソースコードの一部がllm生成されているかどうかを特定するのを助けるツールや技術が必要となる。 本稿では,学生がソースコードを書く際に行う取り組み(およびllmの貢献)を決定するために,インストラクタが使用できるニューラルネットワークベースのツールを提案する。 ツールの動機は,コルモゴロフ複雑性のような最小記述長尺度である。 中規模(最大500行のコード)での最初の実験は、この論文で報告した有望な結果を示している。

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