論文の概要: On Evaluating the Efficiency of Source Code Generated by LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06041v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 05:59:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 15:48:59.431890
- Title: On Evaluating the Efficiency of Source Code Generated by LLMs
- Title(参考訳): LLMによるソースコードの効率評価について
- Authors: Changan Niu, Ting Zhang, Chuanyi Li, Bin Luo, Vincent Ng,
- Abstract要約: より効率的なコードは、LCM支援プログラミングで完了したプログラムやソフトウェアの性能と実行効率を向上させる。
まず,HumanEval と MBPP の2つのベンチマークで LLM が生成したコードの有効性を評価する。
そして,オンライン審査プラットフォームLeetCodeから,より難しい評価を行うために,一連のプログラミング問題を選択する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 31.8121544062256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent years have seen the remarkable capabilities of large language models (LLMs) for code generation. Different from existing work that evaluate the correctness of the code generated by LLMs, we propose to further evaluate its efficiency. More efficient code can lead to higher performance and execution efficiency of programs and software completed by LLM-assisted programming. First, we evaluate the efficiency of the code generated by LLMs on two benchmarks, HumanEval and MBPP. Then, we choose a set of programming problems from the online judge platform LeetCode to conduct a more difficult evaluation. Finally, we explore several prompts that would enable LLMs to generate more efficient code.
- Abstract(参考訳): 近年、コード生成のための大規模言語モデル(LLM)の顕著な機能を見てきた。
LLMが生成したコードの正確性を評価する既存の作業と異なり、その効率性をさらに評価することを提案する。
より効率的なコードは、LCM支援プログラミングで完了したプログラムやソフトウェアの性能と実行効率を向上させる。
まず,HumanEval と MBPP の2つのベンチマークで LLM が生成したコードの有効性を評価する。
そして,オンライン審査プラットフォームLeetCodeから,より難しい評価を行うために,一連のプログラミング問題を選択する。
最後に、LLMがより効率的なコードを生成することができるいくつかのプロンプトについて検討する。
関連論文リスト
- ECCO: Can We Improve Model-Generated Code Efficiency Without Sacrificing Functional Correctness? [12.862825053595934]
ECCOは、自然言語(NL)ベースのコード生成と履歴ベースのコード編集という、2つのパラダイムを通じてプログラム効率を評価するためのベンチマークである。
実行情報の追加は機能的正確性を維持するのによく役立ち、NLフィードバックは効率を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-19T05:47:40Z) - Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。
LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。
本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T13:08:09Z) - How Efficient is LLM-Generated Code? A Rigorous & High-Standard Benchmark [39.13045037676502]
大規模言語モデル(LLM)の開発は、プログラム合成のフロンティアを著しく押し上げている。
ほとんどの評価フレームワークは生成したコードの(機能的な)正しさに重点を置いています。
我々は,LLMの効率的なコード生成能力を評価するための厳格で高水準なベンチマークENAMELを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-10T04:19:20Z) - Reasoning Runtime Behavior of a Program with LLM: How Far Are We? [25.451857140926943]
コードのための大規模な言語モデル(LLM)は、強力なコード理解と生成能力を示している。
コード推論は、コードLLMの最も重要な能力の1つである。
本稿では,プログラム実行によるLLMのコード推論能力と一貫性を評価するためのフレームワークであるRevalを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T05:37:16Z) - InfiBench: Evaluating the Question-Answering Capabilities of Code Large Language Models [56.723509505549536]
InfiBenchは、私たちの知識に合ったコードのための、最初の大規模フリーフォーム質問回答(QA)ベンチマークです。
慎重に選択された234の高品質なStack Overflow質問で構成されており、15のプログラミング言語にまたがっている。
InfiBench上で100以上の最新のコードLLMに対して,系統的評価を行い,新しい知見と洞察に富んだ結果を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T02:06:30Z) - DolphCoder: Echo-Locating Code Large Language Models with Diverse and
Multi-Objective Instruction Tuning [36.78560777629329]
コード生成を自己評価する多種多様な命令モデル(DolphCoder)を導入する。
多様な命令ターゲットを学習し、コード生成能力を高めるためにコード評価の目的を組み合わせる。
本モデルは,HumanEvalおよびMBPPベンチマークにおいて優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T12:34:58Z) - StepCoder: Improve Code Generation with Reinforcement Learning from
Compiler Feedback [58.20547418182074]
2つの主要コンポーネントからなるコード生成の新しいフレームワークであるStepCoderを紹介します。
CCCSは、長いシーケンスのコード生成タスクをCurriculum of Code Completion Subtaskに分割することで、探索課題に対処する。
FGOは、未実行のコードセグメントをマスクすることでのみモデルを最適化し、Fine-Grained Optimizationを提供する。
提案手法は,出力空間を探索し,対応するベンチマークにおいて最先端の手法より優れた性能を発揮する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T13:14:31Z) - If LLM Is the Wizard, Then Code Is the Wand: A Survey on How Code
Empowers Large Language Models to Serve as Intelligent Agents [81.60906807941188]
大型言語モデル(LLM)は、自然言語と形式言語(コード)の組み合わせに基づいて訓練される
コードは、標準構文、論理一貫性、抽象化、モジュール性を備えた高レベルの目標を実行可能なステップに変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-01T16:51:20Z) - CodeApex: A Bilingual Programming Evaluation Benchmark for Large
Language Models [43.655927559990616]
我々は,LLMのプログラミング理解,コード生成,コード修正能力に着目したベンチマークデータセットであるCodeApexを提案する。
汎用モデルと特化モデルの両方を含む,広く使用されているLLMを12種類評価した。
GPT-4は最高のプログラミング能力を示し、それぞれ69%、54%、66%の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T04:12:01Z) - Self-Edit: Fault-Aware Code Editor for Code Generation [46.890689359396724]
大規模言語モデル(LLM)は、競合するプログラミングタスクのコードを生成する素晴らしい能力を示している。
競合するプログラミングタスクにおけるコード品質を改善するために,Self-Editという生成・編集手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-06T16:12:19Z) - LEVER: Learning to Verify Language-to-Code Generation with Execution [64.36459105535]
本稿では,プログラムの実行結果の検証を学習することで,言語からコードへの生成を改善するシンプルな手法であるLEVERを提案する。
具体的には、LLMからサンプリングされたプログラムが、自然言語入力、プログラム自体とその実行結果に基づいて正しいか否かを判定するために、検証者を訓練する。
LEVER はベースコード LLMs (4.6% から 10.9% まで) を継続的に改善し、それらすべてに対して新しい最先端の結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T18:23:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。