論文の概要: L2MAC: Large Language Model Automatic Computer for Unbounded Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02003v2
• Date: Mon, 11 Dec 2023 06:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 22:19:51.376494
• Title: L2MAC: Large Language Model Automatic Computer for Unbounded Code Generation
• Title（参考訳）: L2MAC:非有界コード生成のための大規模言語モデル自動計算機
• Authors: Samuel Holt, Max Ruiz Luyten, Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、基盤となるトランスフォーマーアーキテクチャの固定コンテキストウィンドウによって制約される。 本稿では,L2MACについて述べる。L2MACは,LLMをベースとした,長大かつ一貫したコード生成のための,最初の実用的プログラム自動計算機である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.36095386978232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer-based large language models (LLMs) are constrained by the fixed context window of the underlying transformer architecture, hindering their ability to produce long and logically consistent code. Memory-augmented LLMs are a promising solution, but current approaches cannot handle long code generation tasks since they (1) only focus on reading memory and reduce its evolution to the concatenation of new memories or (2) use very specialized memories that cannot adapt to other domains. This paper presents L2MAC, the first practical LLM-based stored-program automatic computer for long and consistent code generation. Its memory has two components: the instruction registry, which is populated with a prompt program to solve the user-given task, and a file store, which will contain the final and intermediate outputs. Each instruction is executed by a separate LLM instance, whose context is managed by a control unit capable of precise memory reading and writing to ensure effective interaction with the file store. These components enable L2MAC to generate virtually unbounded code structures, bypassing the constraints of the finite context window while producing code that fulfills complex user-specified requirements. We empirically show that L2MAC succeeds in generating large code bases for system design tasks where other coding methods fall short in implementing user requirements and provide insight into the reasons for this performance gap.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、基盤となるトランスフォーマーアーキテクチャの固定されたコンテキストウィンドウによって制約され、長い論理的に一貫したコードを生成する能力を妨げる。 メモリ拡張 LLM は有望なソリューションだが、現在のアプローチでは、(1) メモリの読み込みのみに集中し、新しいメモリの結合への進化を減らすか、(2) 他のドメインに適応できない非常に特殊なメモリを使用するため、長いコード生成タスクを処理できない。 本稿では,L2MACについて述べる。L2MACは,LLMをベースとした,長大かつ一貫したコード生成のための,最初の実用的プログラム自動計算機である。 そのメモリには2つのコンポーネントがある: 命令レジストリは、ユーザ登録タスクを解決するプロンプトプログラムで集約され、ファイルストアは、最終的な出力と中間出力を含む。 各命令は別個のLCMインスタンスによって実行され、そのコンテキストは制御ユニットによって管理され、メモリの読み書きが正確にでき、ファイルストアとの効果的な相互作用が保証される。 これらのコンポーネントにより、L2MACは、複雑なユーザ指定要求を満たすコードを生成しながら、有限コンテキストウィンドウの制約を回避して、事実上非有界なコード構造を生成することができる。 我々は、L2MACがシステム設計タスクの大規模なコードベースを生成することに成功し、他のコーディングメソッドがユーザ要求の実装に不足していることを実証的に示し、このパフォーマンスギャップの理由について洞察を提供する。

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