論文の概要: LLM Interactive Optimization of Open Source Python Libraries -- Case Studies and Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14949v2
• Date: Thu, 29 Feb 2024 10:55:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 18:02:51.239089
• Title: LLM Interactive Optimization of Open Source Python Libraries -- Case Studies and Generalization
• Title（参考訳）: オープンソースのpythonライブラリのllmインタラクティブ最適化 - ケーススタディと一般化
• Authors: Andreas Florath
• Abstract要約: 本稿では,有名なオープンソースピトンライブラリーの枕とマンピーに適用した方法論的に厳密なケーススタディについて述べる。 現代のLLM ChatGPT-4は、エネルギーと計算効率の最適化に驚くほど適している。 LLMはオープンソースライブラリにおけるコード最適化のための有望なツールであるが、そのループの人間専門家は成功に不可欠である、と結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent of large language models (LLMs) like GPT-3, a natural question is the extent to which these models can be utilized for source code optimization. This paper presents methodologically stringent case studies applied to well-known open source python libraries pillow and numpy. We find that contemporary LLM ChatGPT-4 (state September and October 2023) is surprisingly adept at optimizing energy and compute efficiency. However, this is only the case in interactive use, with a human expert in the loop. Aware of experimenter bias, we document our qualitative approach in detail, and provide transcript and source code. We start by providing a detailed description of our approach in conversing with the LLM to optimize the _getextrema function in the pillow library, and a quantitative evaluation of the performance improvement. To demonstrate qualitative replicability, we report further attempts on another locus in the pillow library, and one code locus in the numpy library, to demonstrate generalization within and beyond a library. In all attempts, the performance improvement is significant (factor up to 38). We have also not omitted reporting of failed attempts (there were none). We conclude that LLMs are a promising tool for code optimization in open source libraries, but that the human expert in the loop is essential for success. Nonetheless, we were surprised by how few iterations were required to achieve substantial performance improvements that were not obvious to the expert in the loop. We would like bring attention to the qualitative nature of this study, more robust quantitative studies would need to introduce a layer of selecting experts in a representative sample -- we invite the community to collaborate.
• Abstract（参考訳）: gpt-3のような大規模言語モデル(llm)の出現により、ソースコードの最適化にこれらのモデルが利用できる範囲が自然に疑問視される。 本稿では,pythonライブラリであるpillとnumpyに対して,方法論的に厳密なケーススタディを適用する。 現代のLLM ChatGPT-4(2023年9月から10月)は、エネルギーと計算効率の最適化に驚くほど適している。 しかし、これは対話的な使用においてのみ行われ、人間の専門家がループ内にいる。 実験者のバイアスに気付き、定性的なアプローチを詳細に記録し、書き起こしとソースコードを提供する。 まず, 枕ライブラリの_getextrema関数を最適化するため, LLMと対話する際のアプローチの詳細な説明と, 性能改善の定量的評価から始める。 定性的な再現性を示すために,ピローライブラリ内の他の軌跡とnumpyライブラリ内の1つのコード軌跡について,ライブラリ内外の一般化を実証する試みを報告する。 あらゆる試みにおいて、パフォーマンス改善は重要である(最大38要素)。 失敗した試みの報告も省略していません(ありませんでした)。 llmsはオープンソースライブラリのコード最適化に有望なツールだが、ループの人間的エキスパートは成功に欠かせないものだと結論付けている。 それでも、ループのエキスパートにとって明らかでないパフォーマンス改善を実現するために、イテレーションがどれだけ必要だったかに驚きました。 我々は、この研究の質的性質に注意を向け、より堅牢な定量的研究は、代表的なサンプルに専門家を選ぶ層を導入する必要があるだろう。

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