論文の概要: IRCoder: Intermediate Representations Make Language Models Robust Multilingual Code Generators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03894v3
• Date: Mon, 15 Apr 2024 16:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 22:46:16.360672
• Title: IRCoder: Intermediate Representations Make Language Models Robust Multilingual Code Generators
• Title（参考訳）: IRCoder: 中間表現は言語モデルをロバストな多言語コードジェネレータにする
• Authors: Indraneil Paul, Goran Glavaš, Iryna Gurevych,
• Abstract要約: 本研究では、コンパイラ中間表現(IR)を活用して、Code-LMの多言語機能を改善する可能性について検討する。 まず,約400万のソースコードファイルからなる並列データセットであるSLTransをコンパイルする。 次に、SLTransにおける因果言語モデリングトレーニングを継続して実施し、Code-LMはIR言語を学習せざるを得なかった。 IRCoderと呼ばれる結果のモデルは、さまざまなコード生成タスクやメトリクスに対して、サイズと一貫性のあるゲインを表示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.903001442804594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Code understanding and generation have fast become some of the most popular applications of language models (LMs). Nonetheless, research on multilingual aspects of Code-LMs (i.e., LMs for code generation) such as cross-lingual transfer between different programming languages, language-specific data augmentation, and post-hoc LM adaptation, alongside exploitation of data sources other than the original textual content, has been much sparser than for their natural language counterparts. In particular, most mainstream Code-LMs have been pre-trained on source code files alone. In this work, we investigate the prospect of leveraging readily available compiler intermediate representations (IR) - shared across programming languages - to improve the multilingual capabilities of Code-LMs and facilitate cross-lingual transfer. To this end, we first compile SLTrans, a parallel dataset consisting of nearly 4M self-contained source code files coupled with respective intermediate representations. Next, starting from various base Code-LMs (ranging in size from 1.1B to 7.3B parameters), we carry out continued causal language modelling training on SLTrans, forcing the Code-LMs to (1) learn the IR language and (2) align the IR constructs with respective constructs of various programming languages. Our resulting models, dubbed IRCoder, display sizeable and consistent gains across a wide variety of code generation tasks and metrics, including prompt robustness, multilingual code completion, code understanding, and instruction following.
• Abstract（参考訳）: コード理解と生成は、言語モデル(LM)の最も一般的な応用の1つである。 それでも、異なるプログラミング言語間の言語間移動、言語固有のデータ拡張、およびポストホックなLM適応などのコード-LMの多言語的側面の研究は、元のテキストコンテンツ以外のデータソースの活用とともに、自然言語よりもはるかに疎外されている。 特に、ほとんどの主要なCode-LMはソースコードファイルだけで事前訓練されている。 本稿では,プログラム言語間で共有されるコンパイラ中間表現(IR)を活用して,コード-LMの多言語機能を改善し,言語間転送を容易にする可能性について検討する。 この目的のために,約4百万の自己完結型ソースコードファイルと各中間表現を組み合わせた並列データセットであるSLTransをまずコンパイルした。 次に、様々なベースコード-LM(サイズは 1.1B から 7.3B まで)から、SLTrans 上で継続的に因果言語モデリングトレーニングを行い、コード-LM は(1) IR言語を学習させ、(2) IR 構造を様々なプログラミング言語の構成要素と整合させる。 IRCoderと呼ばれる結果のモデルは、迅速な堅牢性、多言語コード補完、コード理解、命令フォローを含む、さまざまなコード生成タスクやメトリクスに対して、サイズと一貫性のあるゲインを表示します。

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