論文の概要: A Prompt Learning Framework for Source Code Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16066v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 07:30:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:51:35.942119
• Title: A Prompt Learning Framework for Source Code Summarization
• Title（参考訳）: ソースコード要約のためのプロンプト学習フレームワーク
• Authors: Tingting Xu, Yun Miao, Chunrong Fang, Hanwei Qian, Xia Feng, Zhenpeng Chen, Chong Wang, Jian Zhang, Weisong Sun, Zhenyu Chen, Yang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,PromptCSと呼ばれるコード要約のための効果的なプロンプト学習フレームワークを提案する。 PromptCSはプロンプトエージェントを訓練し、コード要約において大きな言語モデルの可能性を解き放つために連続的なプロンプトを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.24919436211323
• License:
• Abstract: (Source) code summarization is the task of automatically generating natural language summaries (also called comments) for given code snippets. Recently, with the successful application of large language models (LLMs) in numerous fields, software engineering researchers have also attempted to adapt LLMs to solve code summarization tasks. The main adaptation schemes include instruction prompting, task-oriented (full-parameter) fine-tuning, and parameter-efficient fine-tuning (PEFT). However, instruction prompting involves designing crafted prompts and requires users to have professional domain knowledge, while task-oriented fine-tuning requires high training costs, and effective, tailored PEFT methods for code summarization are still lacking. This paper proposes an effective prompt learning framework for code summarization called PromptCS. It no longer requires users to rack their brains to design effective prompts. Instead, PromptCS trains a prompt agent that can generate continuous prompts to unleash the potential for LLMs in code summarization. Compared to the human-written discrete prompt, the continuous prompts are produced under the guidance of LLMs and are therefore easier to understand by LLMs. PromptCS is non-invasive to LLMs and freezes the parameters of LLMs when training the prompt agent, which can greatly reduce the requirements for training resources. Our comprehensive experimental results show that PromptCS significantly outperforms instruction prompting schemes (including zero-shot learning and few-shot learning) on all four widely used metrics, and is comparable to the task-oriented fine-tuning scheme. In some base LLMs, e.g., StarCoderBase-1B and -3B, PromptCS even outperforms the task-oriented fine-tuning scheme. More importantly, the training efficiency of PromptCS is faster than the task-oriented fine-tuning scheme, with a more pronounced advantage on larger LLMs.
• Abstract（参考訳）: (ソース)コード要約は、与えられたコードスニペットに対して、自然言語の要約(コメントとも呼ばれる)を自動的に生成するタスクである。 近年,大規模言語モデル (LLM) の多くの分野への応用が成功し,ソフトウェア工学研究者はLLMをコード要約タスクに適応させようと試みている。 主な適応方式は命令プロンプト、タスク指向(フルパラメータ)ファインチューニング、パラメータ効率のファインチューニング(PEFT)である。 しかし、命令プロンプトは、巧妙なプロンプトを設計し、ユーザが専門的なドメイン知識を必要とするのに対して、タスク指向の微調整には高いトレーニングコストが必要であり、コード要約のための効果的なPEFTメソッドがまだ不足している。 本稿では,PromptCSと呼ばれるコード要約のための効果的なプロンプト学習フレームワークを提案する。 ユーザーは脳に効果的なプロンプトを設計させる必要がなくなる。 代わりに PromptCS は、コード要約において LLM の可能性を解き放つために連続的なプロンプトを生成するプロンプトエージェントを訓練する。 人間によって書かれた離散的なプロンプトと比較して、連続的なプロンプトはLLMの指導の下で生成され、LLMによって理解しやすい。 PromptCS は LLM に非侵襲的であり、プロンプトエージェントのトレーニング時に LLM のパラメータを凍結する。 総合的な実験結果から,PromptCSは4つの広く使用されている指標のすべてにおいて,命令のプロンプトスキーム(ゼロショット学習,少数ショット学習を含む)を著しく上回り,タスク指向の微調整スキームに匹敵する結果となった。 いくつかのベースLLM、例えばStarCoderBase-1Bと-3Bでは、PromptCSはタスク指向の微調整スキームよりも優れています。 さらに重要なことに、PromptCSのトレーニング効率はタスク指向の微調整方式よりも高速であり、より大きなLLMに対してより顕著な利点がある。

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