論文の概要: Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques for Code Generation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10462v2
• Date: Thu, 18 Jan 2024 15:37:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 20:23:59.240851
• Title: Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques for Code Generation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたコード生成のためのパラメータ効率の良い微調整手法の探索
• Authors: Martin Weyssow, Xin Zhou, Kisub Kim, David Lo and Houari Sahraoui
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、ゼロショットで自然言語の意図を与えられたコードスニペットを生成する。 従来の研究は、タスク固有のプロンプト例でLLM生成プロセスを導く戦略として、インコンテキストラーニング(ICL)を探求していた。 本稿では,本論文の総合的研究について述べる。 自動コード生成シナリオにおけるLLMのためのPEFT技術。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.708117108874083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate impressive capabilities to generate accurate code snippets given natural language intents in zero-shot, i.e., without the need for specific fine-tuning. While prior studies have highlighted the advantages of fine-tuning LLMs, this process incurs high computational costs, making it impractical in resource-scarce environments, particularly for models with billions of parameters. To address these challenges, previous research explored In-Context Learning (ICL) as a strategy to guide the LLM generative process with task-specific prompt examples. However, ICL introduces inconveniences, such as the need for designing contextually relevant prompts and the absence of learning task-specific parameters, thereby limiting downstream task performance. In this context, we foresee Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) techniques as a promising approach to efficiently specialize LLMs to task-specific data while maintaining reasonable resource consumption. In this paper, we deliver a comprehensive study of PEFT techniques for LLMs under the automated code generation scenario. Our comprehensive investigation of PEFT techniques for LLMs reveals their superiority and potential over ICL across a diverse set of LLMs. Additionally, we demonstrate the extended capabilities of PEFT, showcasing its ability to learn from two distinct datasets jointly without compromising performance. Furthermore, our study highlights the potential for tuning larger LLMs and significant reductions in memory usage by combining PEFT with quantization. Therefore, this study opens opportunities for broader applications of PEFT in software engineering scenarios. Our code is available at https://github.com/martin-wey/peft-llm-code/.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)は、特定の微調整を必要とせずに、ゼロショットで自然言語の意図を与えられた正確なコードスニペットを生成する印象的な能力を示す。 これまでの研究では、微調整LDMの利点を強調していたが、このプロセスは高い計算コストを発生させ、特に数十億のパラメータを持つモデルにおいて資源不足の環境では実用的ではない。 これらの課題に対処するため、過去の研究では、タスク固有のプロンプト例でLLM生成プロセスを導く戦略として、インコンテキスト学習(ICL)を探求した。 しかし、iclはコンテキスト的に関連するプロンプトの設計やタスク固有のパラメータの学習の欠如といった不便さを導入し、ダウンストリームのタスクパフォーマンスを制限している。 この文脈では、適切な資源消費を維持しつつ、LLMをタスク固有のデータに効率的に専門化するための有望なアプローチとしてパラメータ効率の良い細調整(PEFT)技術が期待できる。 本稿では,自動コード生成シナリオにおけるLPMに対するPEFT手法の総合的研究を行う。 LLMのPEFT技術に関する包括的調査により,多種多様なLCMのICLに対する優位性と可能性を明らかにした。 さらに,PEFTの機能拡張を実演し,性能を損なうことなく2つの異なるデータセットから学習できることを示す。 さらに本研究では,PEFTと量子化を組み合わせることで,より大きなLCMをチューニングし,メモリ使用量を大幅に削減する可能性を強調した。 そこで本研究では,peftをソフトウェア工学のシナリオに適用する機会を与える。 私たちのコードはhttps://github.com/martin-wey/peft-llm-code/で利用可能です。

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