論文の概要: Test-Case-Driven Programming Understanding in Large Language Models for Better Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16120v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 02:58:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 06:07:15.758783
• Title: Test-Case-Driven Programming Understanding in Large Language Models for Better Code Generation
• Title（参考訳）: コード生成改善のための大規模言語モデルにおけるテストケース駆動プログラミング理解
• Authors: Zhao Tian, Junjie Chen
• Abstract要約: 本稿では,コード生成における大規模言語モデル(LLM)の能力を高めるため,最初のテストケース駆動型思考の連鎖(CoT)手法であるTCoTを提案する。 TCoTは、テストケースの新たな視点から、プログラミング仕様を理解する。 6つのデータセットと14のベースラインに対する評価は, TCoTの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.285073079216094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code generation is to automatically generate source code conforming to a given programming specification, which has received extensive attention especially with the development of large language models (LLMs). Due to the inherent difficulty of code generation, the code generated by LLMs may be also not aligned with the specification. To improve the perfor mance of LLMs in code generation, some Chain of Thought (CoT) techniques have been proposed to guide LLMs for programming understanding before code generation. However, they are still hard to figure out complicated programming logic according to the (concise) specification, leadingto unsatisfactory code generation performance. In this work, we propose the first test-case-driven CoT technique, called TCoT, to further enhance the ability of LLMs in code generation. It understands the programming specification from the novel perspective of test cases, which is aligned with human practice by using examples to understand complicated problems. Due to the existence of the expected output specified in a test case, TCoT can instantly check the correctness of the programming understanding and then refine it to be as correct as possible before code generation. In this way, it is more likely to generate correct code. Our evaluation on 6 datasets and 14 baselines demonstrates the effectiveness of TCoT. For example, TCoT improves ChatGPT by 13.93%~69.44% in terms of Pass@1 (measuring the ratio of programming problems for which the generated code passes all test cases), and outperforms the existing CoT technique with the improvement of 12.14%~53.72% in terms of Pass@1.
• Abstract（参考訳）: コード生成は、与えられたプログラム仕様に従ってソースコードを自動的に生成することであり、特に大規模言語モデル(LLM)の開発で広く注目を集めている。 コード生成が本質的に困難であるため、llmsによって生成されたコードも仕様と一致しない可能性がある。 コード生成におけるLLMのパーフォル・マンスを改善するために、コード生成前にLLMをプログラミング理解するためのCoT(Chain of Thought)技術が提案されている。 しかし、(簡潔な)仕様に従って複雑なプログラミングロジックを理解するのは難しいので、コード生成のパフォーマンスに満足できない。 本研究では,コード生成におけるLCMの能力を高めるために,TCoTと呼ばれる最初のテストケース駆動型CoT手法を提案する。 複雑な問題を例を使って理解することで、人間の実践と一致したテストケースの新しい視点からプログラミング仕様を理解する。 テストケースで指定された期待出力が存在するため、TCoTは直ちにプログラミング理解の正確さを確認し、コード生成前に可能な限り正確に修正することができる。 このようにして、正しいコードを生成する可能性が高い。 6つのデータセットと14のベースラインに対する評価は, TCoTの有効性を示す。 例えば、tcotは、pass@1(生成されたコードがすべてのテストケースをパスするプログラミング問題の割合)で、chatgptを13.93%～69.44%改善し、pass@1で12.14%～53.72%の改善で既存のcot技術を上回っている。

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