論文の概要: PerfRL: A Small Language Model Framework for Efficient Code Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05657v2
• Date: Sun, 09 Mar 2025 05:01:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:43.553129
• Title: PerfRL: A Small Language Model Framework for Efficient Code Optimization
• Title（参考訳）: PerfRL: 効率的なコード最適化のための小さな言語モデルフレームワーク
• Authors: Shukai Duan, Nikos Kanakaris, Xiongye Xiao, Heng Ping, Chenyu Zhou, Nesreen K. Ahmed, Guixiang Ma, Mihai Capota, Theodore L. Willke, Shahin Nazarian, Paul Bogdan,
• Abstract要約: 本稿では,コード最適化の問題に対処する革新的なフレームワークPerfRLを紹介する。 我々のフレームワークは、小型言語モデル(SLM)と強化学習(RL)の機能を活用している。 提案手法は,より短いトレーニング時間とより小さな事前学習モデルを用いて,最先端モデルと比較して,類似あるいはより良い結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.18092813639534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code optimization is a challenging task requiring a substantial level of expertise from developers. Nonetheless, this level of human capacity is not sufficient considering the rapid evolution of new hardware architectures and software environments. In light of this, recent research proposes adopting machine learning and artificial intelligence techniques to automate the code optimization process. In this paper, we introduce PerfRL, an innovative framework designed to tackle the problem of code optimization. Our framework leverages the capabilities of small language models (SLMs) and reinforcement learning (RL), facilitating a system where SLMs can assimilate feedback from their environment during the fine-tuning phase, notably through unit tests. When benchmarked against existing models, PerfRL demonstrates superior efficiency in terms of speed and computational resource usage, attributed to its reduced need for training steps and its compatibility with SLMs. Furthermore, it substantially diminishes the risk of logical and syntactical errors. To evaluate our framework, we conduct experiments on the PIE dataset using a lightweight large language model (i.e., CodeT5) and a new reinforcement learning algorithm, namely RRHF. For evaluation purposes, we use a list of evaluation metrics related to optimization quality and speedup. The evaluation results show that our approach achieves similar or better results compared to state-of-the-art models using shorter training times and smaller pre-trained models.
• Abstract（参考訳）: コードの最適化は、開発者からかなりのレベルの専門知識を必要とする難しいタスクです。 それでも、新しいハードウェアアーキテクチャとソフトウェア環境の急速な進化を考えると、このレベルの人的能力は十分ではない。 これを踏まえ、最近の研究では、コード最適化プロセスを自動化するために機械学習と人工知能技術を採用することを提案する。 本稿では,コード最適化の問題に対処する革新的なフレームワークPerfRLを紹介する。 我々のフレームワークは、小型言語モデル(SLM)と強化学習(RL)の機能を活用し、SLMが微調整フェーズ、特に単体テストを通じて環境からのフィードバックを同化できるシステムを実現する。 既存のモデルとベンチマークした場合、PerfRLはトレーニングステップの削減とSLMとの互換性のため、スピードと計算資源使用率の面で優れた効率性を示す。 さらに、論理的および構文的誤りのリスクを著しく減少させる。 フレームワークを評価するために、軽量な大言語モデル(CodeT5)と新しい強化学習アルゴリズムRRHFを用いて、PIEデータセット上で実験を行う。 評価のために、最適化品質とスピードアップに関連する評価指標のリストを使用する。 評価結果は,より短いトレーニング時間とより小さな事前学習モデルを用いた最先端モデルと比較して,同様の,あるいはより良い結果が得られることを示す。

関連論文リスト

• A Systematic Literature Review of Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Code Models [2.171120568435925]
  コードのための大規模言語モデル(LLM)は、訓練と微調整のためにかなりの計算資源を必要とする。 この問題に対処するため,研究コミュニティは,より効率的なファインチューニング(PEFT)へと移行している。 PEFTは、モデル全体ではなく、パラメータの小さなサブセットだけを更新することで、大きなモデルの適応を可能にする。 本研究は,27件の査読論文から得られた知見を合成し,構成戦略のパターンと適応トレードオフを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T16:19:25Z)
• Escaping Collapse: The Strength of Weak Data for Large Language Model Training [15.77316232527746]
  LLMの性能を継続的に向上させるために、どの程度のキュレーションが必要なのかを理論的に検討する枠組みを開発する。 非合成トレーニングデータのほとんどすべてが品質が悪い場合でも、最適なLCMに収束する訓練手順を述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T03:20:37Z)
• Reusing Embeddings: Reproducible Reward Model Research in Large Language Model Alignment without GPUs [58.18140409409302]
  大規模言語モデル (LLM) は強化学習 (RL) を通じて構造化タスクに大きく進歩した。 チャットボットやコンテンツ生成といった幅広い分野にRLを適用することは、ユニークな課題だ。 埋め込み型報酬モデルを用いた既存の報酬モデルアンサンブル研究の再現事例について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T19:37:35Z)
• What Makes Large Language Models Reason in (Multi-Turn) Code Generation? [28.614888506962988]
  思考の連鎖は、大規模言語モデル(LLM)の出力を改善するための一般的な手段として確立されている。 本稿では,複数回にまたがる自動再プロンプトに焦点をあてて,幅広いプロンプト戦略の効果について検討する。 本研究は, 小型かつ大規模なサンプリング予算を持つ全モデルにおいて, 継続的に性能を向上させる戦略を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T16:53:10Z)
• Reference Trustable Decoding: A Training-Free Augmentation Paradigm for Large Language Models [79.41139393080736]
  大規模言語モデル(LLM)は急速に進歩し、印象的な機能を示している。 In-Context Learning (ICL) など。 効率的なファインチューニング(PEFT)は、現在2つの主要な拡張方法である。 下流タスクへのLLM。 我々は、モデルが微調整なしで新しいタスクに迅速に適応できるパラダイムである参照信頼復号(RTD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T10:48:20Z)
• Achieving Peak Performance for Large Language Models: A Systematic Review [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)において顕著な成功を収めた モデルが1兆のパラメータ範囲に成長するにつれて、計算とメモリのコストは大幅に増加する。 これにより、多くの研究者がこれらのモデルのトレーニングや適用に必要なリソースにアクセスするのが難しくなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T13:57:41Z)
• LLMs-as-Instructors: Learning from Errors Toward Automating Model Improvement [93.38736019287224]
  LLMs-as-Instructors"フレームワークは、より小さなターゲットモデルのトレーニングを自律的に強化する。 このフレームワークは、"Learning from Errors"理論にインスパイアされ、ターゲットモデル内の特定のエラーを注意深く分析するインストラクターLLMを使用している。 本フレームワークでは,適切なトレーニングデータに対する誤応答のみに焦点を当てた「エラーからの学習」と,比較学習を用いて誤りの深い理解を行う「コントラストによるエラーからの学習」という2つの戦略を実装している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T17:16:04Z)
• Efficiency optimization of large-scale language models based on deep learning in natural language processing tasks [6.596361762662328]
  大規模言語モデルの内部構造と操作機構を理論的に解析する。 我々は、適応最適化アルゴリズム(AdamWなど)、大規模並列計算技術、混合精度訓練戦略の寄与を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T00:10:00Z)
• Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and Applications [74.67495900436728]
  本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。 本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。 本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:02:15Z)
• Multiplicative update rules for accelerating deep learning training and increasing robustness [69.90473612073767]
  我々は、幅広い機械学習アルゴリズムに適合し、代替の更新ルールを適用することができる最適化フレームワークを提案する。 提案するフレームワークはトレーニングを加速する一方、従来の追加更新ルールとは対照的に、より堅牢なモデルにつながります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T06:44:43Z)
• Learning Performance-Improving Code Edits [107.21538852090208]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を高レベルプログラム最適化に適用するためのフレームワークを提案する。 まず、競争力のある77,000以上のC++プログラミングサブミッションペアによる、人間のプログラマによるパフォーマンス改善編集のデータセットをキュレートする。 提案手法は,検索をベースとした少数ショットプロンプトとチェーン・オブ・シンクレットを提案し,その微調整には,自己再生に基づく性能条件付き生成と合成データ拡張が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T18:59:21Z)
• VeLO: Training Versatile Learned Optimizers by Scaling Up [67.90237498659397]
  私たちは、ディープラーニングの成功の背後にある同じスケーリングアプローチを活用して、汎用性を学びます。 私たちは、パラメータの更新を取り込み出力する小さなニューラルネットワークであるディープラーニングのためのインジェクションをトレーニングします。 学習したメタトレーニングコード、関連するトレインテストデータ、およびvelo-code.ioのベースラインを備えた広範なベンチマークスイートをオープンソースとして公開しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T18:39:07Z)
• CodeRL: Mastering Code Generation through Pretrained Models and Deep Reinforcement Learning [92.36705236706678]
  CodeRLは、事前訓練されたLMと深層強化学習によるプログラム合成タスクのための新しいフレームワークである。 推論中、我々は重要なサンプリング戦略を持つ新しい生成手順を導入する。 モデルバックボーンについては,CodeT5のエンコーダデコーダアーキテクチャを拡張し,学習目標を拡張した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T02:42:15Z)
• RLFlow: Optimising Neural Network Subgraph Transformation with World Models [0.0]
  本稿では,ニューラルネットワークのアーキテクチャを最適化するためのモデルベースエージェントを提案する。 提案手法は, 共通の畳み込みネットワーク上での最先端技術の性能に適合し, トランスフォーマースタイルのアーキテクチャでは最大5%性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-03T11:52:54Z)
• Precise Learning of Source Code Contextual Semantics via Hierarchical Dependence Structure and Graph Attention Networks [28.212889828892664]
  階層的な依存関係を組み込んだ新しいソースコードモデルを提案する。 本稿では,基本ブロックの構文構造,すなわち対応するASTをソースコードモデルに導入し,十分な情報を提供する。 その結果,本モデルではパラメータのスケールを50%削減し,プログラム分類タスクの精度を4%向上させることができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-20T04:03:42Z)
• Few-shot Quality-Diversity Optimization [50.337225556491774]
  品質多様性(QD)の最適化は、強化学習における知覚的最小値とスパース報酬を扱う上で効果的なツールであることが示されている。 本稿では,タスク分布の例から,パラメータ空間の最適化によって得られる経路の情報を利用して,未知の環境でQD手法を初期化する場合,数発の適応が可能であることを示す。 ロボット操作とナビゲーションベンチマークを用いて、疎密な報酬設定と密集した報酬設定の両方で実施された実験は、これらの環境でのQD最適化に必要な世代数を著しく削減することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T17:12:20Z)
• Learning to Optimize: A Primer and A Benchmark [94.29436694770953]
  最適化への学習(L2O)は、機械学習を活用して最適化方法を開発する新しいアプローチです。 この記事では、継続的最適化のためのL2Oの総合的な調査とベンチマークを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T20:46:20Z)
• MLComp: A Methodology for Machine Learning-based Performance Estimation and Adaptive Selection of Pareto-Optimal Compiler Optimization Sequences [10.200899224740871]
  組込みソフトウェア最適化のための新しい強化学習型ポリシー手法を提案する。 異なる機械学習モデルが自動的にテストされ、最適なものを選択する。 また、ターゲットとするプラットフォームやアプリケーションドメインに対して、フレームワークを効率的にトレーニングできることも示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T19:13:39Z)
• A Learned Performance Model for Tensor Processing Units [5.733911161090224]
  本稿では,処理ユニット(TPU)インスタンス用のグラフプログラムのコーパスから,パフォーマンスモデルを学習する方法を示す。 学習したモデルでは,2つのタスクにおいて,高度に最適化された分析性能モデルよりも優れていることを示す。 オートチューニングは、TPUへのアクセスが制限されたり、高価な設定で、より高速なプログラムを見つけるのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T17:24:52Z)
• Information Theoretic Model Predictive Q-Learning [64.74041985237105]
  本稿では,情報理論的MPCとエントロピー正規化RLとの新たな理論的関連性を示す。 バイアスモデルを利用したQ-ラーニングアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T00:29:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。