論文の概要: Knowledge Transfer from High-Resource to Low-Resource Programming Languages for Code LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09895v6
• Date: Sun, 22 Sep 2024 03:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 14:40:04.697867
• Title: Knowledge Transfer from High-Resource to Low-Resource Programming Languages for Code LLMs
• Title（参考訳）: コードLLMのための高リソースから低リソースプログラミング言語への知識伝達
• Authors: Federico Cassano, John Gouwar, Francesca Lucchetti, Claire Schlesinger, Anders Freeman, Carolyn Jane Anderson, Molly Q Feldman, Michael Greenberg, Abhinav Jangda, Arjun Guha,
• Abstract要約: 本稿では,半合成データを用いた低リソース言語上でのコードLLMの性能向上に有効な手法を提案する。 このアプローチを適用して,Julia,Lua,OCaml,R,Racketの各トレーニング項目を数万個生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9242435458494445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past few years, Large Language Models of Code (Code LLMs) have started to have a significant impact on programming practice. Code LLMs are also emerging as building blocks for research in programming languages and software engineering. However, Code LLMs produce impressive results on programming languages that are well represented in their training data (e.g., Java, Python, or JavaScript), but struggle with low-resource languages that have limited training data available. Low resource languages include OCaml, Racket, and several others. This paper presents an effective approach for boosting the performance of Code LLMs on low-resource languages using semi-synthetic data. Our approach, MultiPL-T, translates training data from high-resource languages into training data for low-resource languages in the following way. 1) We use a Code LLM to synthesize tests for commented code from a high-resource language, filtering out faulty tests and code with low test coverage. 2) We use a Code LLM to translate Python code to a target low-resource language, and use tests to validate the translation. We apply this approach to generate tens of thousands of validated training items for Julia, Lua, OCaml, R, and Racket. Furthermore, we use an open model (StarCoderBase) with open training data (The Stack), which allows us to decontaminate benchmarks, train models without violating licenses, and run experiments that could not otherwise be done. With MultiPL-T generated data, we present fine-tuned versions of StarCoderBase and Code Llama for Julia, Lua, OCaml, R, and Racket. On established benchmarks (MultiPL-E), these models outperform other open Code LLMs. The MultiPL-T approach is easy to apply to new languages, and is significantly more efficient and effective than alternatives such as training longer.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、Large Language Models of Code (Code LLMs) はプログラミングの実践に大きな影響を与え始めています。 プログラミング言語やソフトウェア工学の研究のためのビルディングブロックとして、コードLLMが登場している。 しかし、Code LLMはトレーニングデータ(例えば、Java、Python、JavaScript)でよく表現されているが、トレーニングデータに制限のある低リソースの言語では苦労しているプログラミング言語に対して印象的な結果をもたらす。 低リソース言語にはOCaml、Racket、その他いくつかのものがある。 本稿では,半合成データを用いた低リソース言語上でのコードLLMの性能向上に有効な手法を提案する。 我々のアプローチであるMultiPL-Tは、ハイソース言語からのトレーニングデータを、以下の方法で低リソース言語のトレーニングデータに変換する。 1) Code LLMを使用して、高ソース言語からのコメント付きコードのテストの合成を行い、欠陥のあるテストとテストカバレッジの低いコードをフィルタリングします。 2) コードLLMを使用してPythonコードをターゲットとする低リソース言語に翻訳し,テストを使用して翻訳を検証する。 このアプローチを適用して,Julia,Lua,OCaml,R,Racketの各トレーニング項目を数万個生成する。 さらに、オープンなトレーニングデータ(The Stack)を備えたオープンモデル(StarCoderBase)を使用することで、ベンチマークの削除や、ライセンスに違反することなくモデルをトレーニングし、それ以外の方法では不可能な実験を実行することが可能になります。 MultiPL-T 生成データを用いて,Julia,Lua,OCaml,R,Racket 用の StarCoderBase と Code Llama の微調整版を提示する。 確立されたベンチマーク(MultiPL-E)では、これらのモデルは他のオープンコードLLMよりも優れている。 MultiPL-Tアプローチは、新しい言語に簡単に適用でき、トレーニングのような代替手段よりもはるかに効率的で効果的である。

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