論文の概要: Constrained Decoding for Code Language Models via Efficient Left and
Right Quotienting of Context-Sensitive Grammars
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17988v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 02:12:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 16:33:26.766999
- Title: Constrained Decoding for Code Language Models via Efficient Left and
Right Quotienting of Context-Sensitive Grammars
- Title（参考訳）: 文脈感性文法の左・右クオリティ化による符号言語モデルの制約付き復号法
- Authors: Daniel Melcer, Nathan Fulton, Sanjay Krishna Gouda, Haifeng Qian
- Abstract要約: 任意の文脈自由文法の左と右の商に対して作用するアールレー型タスクを開発する。
我々は、多くの共通プログラミング言語の文法に現れるいくつかの文脈依存機能に、インクリメンタル解析と商演算を拡張した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.322052060502276
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models are powerful tools for program synthesis and advanced
auto-completion, but come with no guarantee that their output code is
syntactically correct. This paper contributes an incremental parser that allows
early rejection of syntactically incorrect code, as well as efficient detection
of complete programs for fill-in-the-middle (FItM) tasks. We develop
Earley-style parsers that operate over left and right quotients of arbitrary
context-free grammars, and we extend our incremental parsing and quotient
operations to several context-sensitive features present in the grammars of
many common programming languages. The result of these contributions is an
efficient, general, and well-grounded method for left and right quotient
parsing.
To validate our theoretical contributions -- and the practical effectiveness
of certain design decisions -- we evaluate our method on the particularly
difficult case of FItM completion for Python 3. Our results demonstrate that
constrained generation can significantly reduce the incidence of syntax errors
in recommended code.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルはプログラム合成と高度なオートコンプリートのための強力なツールであるが、出力コードが構文的に正しいという保証はない。
本稿では,構文上の誤りを早期に否定できるインクリメンタル・パーサと,FItM(Fit-in-the-middle)タスクのための完全プログラムの効率的な検出に寄与する。
我々は任意の文脈自由文法の左および右クォージェントで作用するアールリー型構文解析器を開発し、そのインクリメンタル解析と商演算を、多くの共通プログラミング言語の文法に存在するいくつかの文脈依存的特徴に拡張する。
これらのコントリビューションの結果は、左と右の商解析の効率的で、一般的で、そしてしっかりとした方法である。
理論的なコントリビューション、そして特定の設計決定の実践的有効性を検証するため、我々はPython 3のFItM完了の特に難しいケースについて、我々の手法を評価します。
その結果,制約付き生成は推奨コードにおける構文エラーの発生率を大幅に削減できることがわかった。
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