論文の概要: Enhancing Code Generation Performance of Smaller Models by Distilling the Reasoning Ability of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13271v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 03:09:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 18:07:57.662957
• Title: Enhancing Code Generation Performance of Smaller Models by Distilling the Reasoning Ability of LLMs
• Title（参考訳）: LLMの推論能力を拡張した小型モデルのコード生成性能向上
• Authors: Zhihong Sun, Chen Lyu, Bolun Li, Yao Wan, Hongyu Zhang, Ge Li, Zhi Jin,
• Abstract要約: 我々は、LLMのコード生成推論機能をより小さなモデルに転送することを目的としたCodePLANフレームワークを提案する。 提案手法は,APPSベンチマークにおいて,より小さなモデルのコード生成性能を130%以上向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.409470894115074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently made significant advances in code generation through the 'Chain-of-Thought' prompting technique. This technique empowers the model to autonomously devise "solution plans" to tackle intricate programming challenges, thereby improving its performance in code generation. Nevertheless, smaller models have been struggling to keep up with LLMs in deducing these plans, adversely affecting their code generation capabilities. Given the considerable size and associated deployment costs, along with concerns about data security, many teams opt for deploying smaller models for code generation. Consequently, there arises a compelling need for transferring LLMs' code generation reasoning abilities to the smaller models. In this paper, we propose the CodePLAN framework, which aims to transfer LLMs' reasoning capabilities to smaller models through distillation. We adopt a multi-task learning approach, jointly undertaking code generation and solution plan generation tasks, to enhance the code generation capabilities of the smaller model. To ensure the superior quality of the solution plans, we advocate for the utilization of backward reasoning and plan sampling strategies. Our experiments show that in comparison to the conventional fine-tuning approach, our approach improves the smaller model's code generation performance (measured in pass@1 metric) by over 130% on the challenging APPS benchmark.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近'Chain-of-Thought'プロンプト技術を通じて、コード生成に大きな進歩を遂げた。 この技術は、複雑なプログラミング課題に取り組むために「解決計画」を自律的に考案し、それによってコード生成のパフォーマンスが向上する。 それにもかかわらず、より小さなモデルはこれらの計画の再現にLLMに追随し、コード生成能力に悪影響を与えている。 大量のサイズと関連するデプロイメントコストに加えて、データセキュリティに関する懸念から、多くのチームは、コード生成用の小さなモデルをデプロイすることを選択しています。 結果として、LLMのコード生成推論能力をより小さなモデルに転送する必要性が生じている。 本稿では,LLMの推論能力を蒸留によりより小さなモデルに伝達することを目的としたCodePLANフレームワークを提案する。 我々は、より小さなモデルのコード生成能力を高めるために、コード生成とソリューションプラン生成タスクを共同で行うマルチタスク学習アプローチを採用する。 ソリューションプランの優れた品質を確保するため、我々は、後方推論と計画サンプリング戦略の活用を提唱する。 実験の結果,従来の微調整手法と比較して,より小さなモデルのコード生成性能(pass@1で測定される)を,挑戦的なAPPSベンチマークで130%以上向上することがわかった。

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