論文の概要: API Pack: A Massive Multilingual Dataset for API Call Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09615v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 23:09:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 17:26:55.743954
• Title: API Pack: A Massive Multilingual Dataset for API Call Generation
• Title（参考訳）: API Pack: APIコール生成のための多言語データセット
• Authors: Zhen Guo, Adriana Meza Soria, Wei Sun, Yikang Shen, Rameswar Panda
• Abstract要約: API Packは100万以上の命令APIコールペアを備えた多言語データセットである。 たった20,000のPythonインスタンス上で微調整されたCodeLlama-13Bは、それぞれGPT-3.5とGPT-4よりも10%以上精度が5%高い。 言語間のAPIコール生成は、言語毎の広範なデータを必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.283025183438895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce API Pack, a multilingual dataset featuring over one million instruction-API call pairs aimed at advancing large language models' API call generation capabilities. Through experiments, we demonstrate API Pack's efficacy in enhancing models for this specialized task while maintaining their overall proficiency at general coding. Fine-tuning CodeLlama-13B on just 20,000 Python instances yields over 10% and 5% higher accuracy than GPT-3.5 and GPT-4 respectively in generating unseen API calls. Scaling to 100k examples improves generalization to new APIs not seen during training. In addition, cross-lingual API call generation is achieved without needing extensive data per language. The dataset, fine-tuned models, and overall code base are publicly available at https://github.com/anonymous_url.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルのapi呼び出し生成機能向上を目的とした,100万以上の命令apiコールペアを備えた多言語データセットであるapi packを紹介する。 実験を通じて,汎用コーディングにおける全体的な習熟度を維持しつつ,この特化タスクのモデル強化におけるAPI Packの有効性を示す。 たった20,000のPythonインスタンス上で微調整されたCodeLlama-13Bは、未確認のAPI呼び出しを生成する際にそれぞれGPT-3.5とGPT-4よりも10%以上精度が5%高い。 100kの例へのスケーリングは、トレーニング中に見えない新しいAPIへの一般化を改善する。 さらに、言語ごとの広範なデータを必要としない言語間APIコール生成も実現している。 データセット、微調整されたモデル、全体的なコードベースはhttps://github.com/anonymous_url.orgで公開されている。

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