論文の概要: INSPECT: Intrinsic and Systematic Probing Evaluation for Code Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05092v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 15:21:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 14:47:46.003843
• Title: INSPECT: Intrinsic and Systematic Probing Evaluation for Code Transformers
• Title（参考訳）: INSPECT:コード変換器の本質的および体系的探索評価
• Authors: Anjan Karmakar, Romain Robbes
• Abstract要約: 我々は、ソースコードの表面、構文、構造、意味的特性を訓練する15の探索タスクを定義するためにフレームワークを使用します。 8つの事前訓練されたソースコードモデルと、ベースラインとして自然言語モデル(BERT)を探索する。 構造情報(GraphCodeBERTなど)を組み込んだモデルの方が,ソースコードの特徴をよりよく表現できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.255653248042546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained models of source code have recently been successfully applied to a wide variety of Software Engineering tasks; they have also seen some practical adoption in practice, e.g. for code completion. Yet, we still know very little about what these pre-trained models learn about source code. In this article, we use probing--simple diagnostic tasks that do not further train the models--to discover to what extent pre-trained models learn about specific aspects of source code. We use an extensible framework to define 15 probing tasks that exercise surface, syntactic, structural and semantic characteristics of source code. We probe 8 pre-trained source code models, as well as a natural language model (BERT) as our baseline. We find that models that incorporate some structural information (such as GraphCodeBERT) have a better representation of source code characteristics. Surprisingly, we find that for some probing tasks, BERT is competitive with the source code models, indicating that there are ample opportunities to improve source-code specific pre-training on the respective code characteristics. We encourage other researchers to evaluate their models with our probing task suite, so that they may peer into the hidden layers of the models and identify what intrinsic code characteristics are encoded.
• Abstract（参考訳）: ソースコードの事前訓練されたモデルは、最近、様々なソフトウェア工学のタスクにうまく適用されている。 しかし、これらの事前学習されたモデルがソースコードについて何を学ぶのか、まだほとんど分かっていない。 本稿では,ソースコードの特定の側面について,事前学習したモデルがどのように学習するかを明らかにするため,モデルをさらに訓練しない簡易診断タスクを提案する。 拡張可能なフレームワークを使用して,ソースコードの表面,構文,構造,セマンティック特性を実行する15のプロッピングタスクを定義します。 8つの事前訓練されたソースコードモデルと、ベースラインとして自然言語モデル(BERT)を探索する。 構造情報(GraphCodeBERTなど)を組み込んだモデルの方が,ソースコードの特徴をよりよく表現できることがわかった。 意外なことに、いくつかの調査タスクでは、BERTはソースコードモデルと競合し、それぞれのコード特性に対してソースコード固有の事前トレーニングを改善する機会が十分にあることを示している。 我々は、他の研究者に、探索タスクスイートでモデルを評価することを奨励し、モデルの隠れた層を覗き込み、固有のコード特性がコード化されているかを識別できるようにします。

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