論文の概要: CodePlan: Repository-level Coding using LLMs and Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12499v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 21:45:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 06:38:41.668293
- Title: CodePlan: Repository-level Coding using LLMs and Planning
- Title（参考訳）: CodePlan: LLMを使ったリポジトリレベルのコーディングと計画
- Authors: Ramakrishna Bairi, Atharv Sonwane, Aditya Kanade, Vageesh D C, Arun
Iyer, Suresh Parthasarathy, Sriram Rajamani, B. Ashok, Shashank Shet
- Abstract要約: 私たちは、リポジトリレベルのコーディングを計画上の問題として捉え、CodePlanと呼ばれるタスクに依存しないフレームワークを提示します。
パッケージマイグレーション(C#)と時間コード編集(Python)の2つのリポジトリレベルタスクにおけるCodePlanの有効性を評価する。
以上の結果から,CodePlanはベースラインよりも真実と一致していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.987469779811903
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Software engineering activities such as package migration, fixing errors
reports from static analysis or testing, and adding type annotations or other
specifications to a codebase, involve pervasively editing the entire repository
of code. We formulate these activities as repository-level coding tasks.
Recent tools like GitHub Copilot, which are powered by Large Language Models
(LLMs), have succeeded in offering high-quality solutions to localized coding
problems. Repository-level coding tasks are more involved and cannot be solved
directly using LLMs, since code within a repository is inter-dependent and the
entire repository may be too large to fit into the prompt. We frame
repository-level coding as a planning problem and present a task-agnostic
framework, called CodePlan to solve it. CodePlan synthesizes a multi-step chain
of edits (plan), where each step results in a call to an LLM on a code location
with context derived from the entire repository, previous code changes and
task-specific instructions. CodePlan is based on a novel combination of an
incremental dependency analysis, a change may-impact analysis and an adaptive
planning algorithm.
We evaluate the effectiveness of CodePlan on two repository-level tasks:
package migration (C#) and temporal code edits (Python). Each task is evaluated
on multiple code repositories, each of which requires inter-dependent changes
to many files (between 2-97 files). Coding tasks of this level of complexity
have not been automated using LLMs before. Our results show that CodePlan has
better match with the ground truth compared to baselines. CodePlan is able to
get 5/6 repositories to pass the validity checks (e.g., to build without errors
and make correct code edits) whereas the baselines (without planning but with
the same type of contextual information as CodePlan) cannot get any of the
repositories to pass them.
- Abstract（参考訳）: パッケージマイグレーション、静的解析やテストからのエラーレポートの修正、コードベースへの型アノテーションや他の仕様の追加といったソフトウェアエンジニアリング活動には、コードのリポジトリ全体を広く編集することが含まれる。
これらのアクティビティをリポジトリレベルのコーディングタスクとして定式化する。
大規模言語モデル(LLM)を活用したGitHub Copilotのような最近のツールは、ローカライズされたコーディング問題に対する高品質なソリューションの提供に成功している。
リポジトリ内のコードは相互依存しており、リポジトリ全体が大きすぎてプロンプトに収まらないため、リポジトリレベルのコーディングタスクはより複雑で、LSMを使って直接解決できない。
リポジトリレベルのコーディングを計画問題として構成し、それを解決するためにcodeplanと呼ばれるタスクに依存しないフレームワークを提示します。
CodePlanは複数ステップの編集(計画)の連鎖を合成し、各ステップはリポジトリ全体、以前のコード変更、タスク固有の命令から派生したコンテキストで、コードロケーション上のLCMへの呼び出しを出力する。
codeplanは、インクリメンタルな依存性分析、変更可能な影響分析、適応的計画アルゴリズムの新たな組み合わせに基づいている。
パッケージマイグレーション(C#)と時間コード編集(Python)の2つのリポジトリレベルタスクにおけるCodePlanの有効性を評価する。
各タスクは複数のコードリポジトリ上で評価され、各タスクは複数のファイル(2-97ファイル)に対する相互依存的な変更を必要とする。
このレベルの複雑さのコーディングタスクは、これまでLLMを使用して自動化されていなかった。
以上の結果から,CodePlanはベースラインよりも真実と一致していることがわかった。
codeplanは5/6のレポジトリに妥当性チェック(例えば、エラーなしでビルドし、正しいコード編集を行う)を渡すことができるが、ベースライン(計画がないが、codeplanと同じコンテキスト情報を持つ)は、リポジトリのどれかを渡すことができない。
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