論文の概要: Bias and Error Mitigation in Software-Generated Data: An Advanced Search and Optimization Framework Leveraging Generative Code Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11546v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 19:31:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 12:19:26.998630
• Title: Bias and Error Mitigation in Software-Generated Data: An Advanced Search and Optimization Framework Leveraging Generative Code Models
• Title（参考訳）: ソフトウェア生成データのバイアスとエラー軽減:生成コードモデルを活用する高度な検索と最適化フレームワーク
• Authors: Ernesto Giralt Hern\'andez
• Abstract要約: 本稿では,従来のバージョンから誤りやバイアスを修正可能な最適なソースコードの生成と選択を目的とした,高度な検索・最適化フレームワークを提案する。 このフレームワークを同じソフトウェアシステムに複数回適用すれば、出力結果の品質が漸進的に向上するでしょう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data generation and analysis is a fundamental aspect of many industries and disciplines, from strategic decision making in business to research in the physical and social sciences. However, data generated using software and algorithms can be subject to biases and errors. These can be due to problems with the original software, default settings that do not align with the specific needs of the situation, or even deeper problems with the underlying theories and models. This paper proposes an advanced search and optimization framework aimed at generating and choosing optimal source code capable of correcting errors and biases from previous versions to address typical problems in software systems specializing in data analysis and generation, especially those in the corporate and data science world. Applying this framework multiple times on the same software system would incrementally improve the quality of the output results. It uses Solomonoff Induction as a sound theoretical basis, extending it with Kolmogorov Conditional Complexity, a novel adaptation, to evaluate a set of candidate programs. We propose the use of generative models for the creation of this set of programs, with special emphasis on the capabilities of Large Language Models (LLMs) to generate high quality code.
• Abstract（参考訳）: データ生成と分析は、ビジネスにおける戦略的意思決定から、物理科学や社会科学の研究まで、多くの産業や分野の基本的な側面である。 しかし、ソフトウェアとアルゴリズムを使って生成されたデータは、バイアスやエラーを受けやすい。 これらは、オリジナルのソフトウェアの問題や、状況の特定のニーズに合致しないデフォルト設定、あるいは基礎となる理論やモデルに関するより深い問題による可能性がある。 本稿では,データ解析と生成を専門とするソフトウェアシステムにおいて,特に企業やデータサイエンスの世界において,エラーやバイアスを修正可能な最適なソースコードの生成と選択を目的とした,高度な検索・最適化フレームワークを提案する。 このフレームワークを同じソフトウェアシステムに複数回適用すると、出力結果の品質が徐々に向上します。 ソロモノフ誘導を音理論の基礎として使用し、新しい適応であるコルモゴロフ条件複雑性で拡張して、候補プログラムのセットを評価する。 本稿では,高品質なコードを生成するための大規模言語モデル(llm)の機能に着目し,このプログラムの作成に生成モデルを用いることを提案する。

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