論文の概要: API Pack: A Massive Multi-Programming Language Dataset for API Call Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09615v3
• Date: Fri, 31 May 2024 17:31:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 20:02:19.357467
• Title: API Pack: A Massive Multi-Programming Language Dataset for API Call Generation
• Title（参考訳）: API Pack: APIコール生成のための大規模マルチプログラミング言語データセット
• 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コールペアを含む、大規模なマルチプログラミング言語データセットである。 API Packの微調整により、1つの言語で大量のデータと、他の言語からの少量のデータを活用することで、クロスプログラミング言語の一般化が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.466726273695144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce API Pack, a massive multi-programming language dataset containing more than 1 million instruction-API call pairs to improve the API call generation capabilities of large language models. By fine-tuning CodeLlama-13B on 20,000 Python instances from API Pack, we achieved around 10% and 5% higher accuracy compared to GPT-3.5 and GPT-4, respectively, in generating unseen API calls. Fine-tuning on API Pack enables cross-programming language generalization by leveraging a large amount of data in one language and small amounts of data from other languages. Scaling the training data to 1 million instances further improves the model's generalization to new APIs not encountered during training. We open-source the API Pack dataset, trained models, and associated source code at https://github.com/zguo0525/API-Pack to facilitate further research.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大規模言語モデルのAPIコール生成機能を改善するために,100万以上の命令-APIコールペアを含む大規模マルチプログラミング言語データセットであるAPI Packを紹介する。 API Packから2万のPythonインスタンス上でCodeLlama-13Bを微調整することで、GPT-3.5とGPT-4と比較して、それぞれ10%と5%の精度を実現しました。 API Packの微調整により、1つの言語で大量のデータと、他の言語からの少量のデータを活用することで、クロスプログラミング言語の一般化が可能になる。 トレーニングデータを100万インスタンスにスケールアップすることで、トレーニング中に遭遇しない新しいAPIへのモデルの一般化がさらに向上する。 API Packデータセット、トレーニングされたモデル、および関連するソースコードをhttps://github.com/zguo0525/API-Packでオープンソース化し、さらなる調査を行っています。

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