論文の概要: NExT: Teaching Large Language Models to Reason about Code Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14662v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 01:46:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 15:41:14.902409
• Title: NExT: Teaching Large Language Models to Reason about Code Execution
• Title（参考訳）: NExT: 大規模言語モデルにコード実行について推論を教える
• Authors: Ansong Ni, Miltiadis Allamanis, Arman Cohan, Yinlin Deng, Kensen Shi, Charles Sutton, Pengcheng Yin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のコードは通常、プログラムの表面テキスト形式に基づいて訓練される。 NExTは,プログラムの実行トレースを検査し,実行時の動作を判断する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.93581376646064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A fundamental skill among human developers is the ability to understand and reason about program execution. As an example, a programmer can mentally simulate code execution in natural language to debug and repair code (aka. rubber duck debugging). However, large language models (LLMs) of code are typically trained on the surface textual form of programs, thus may lack a semantic understanding of how programs execute at run-time. To address this issue, we propose NExT, a method to teach LLMs to inspect the execution traces of programs (variable states of executed lines) and reason about their run-time behavior through chain-of-thought (CoT) rationales. Specifically, NExT uses self-training to bootstrap a synthetic training set of execution-aware rationales that lead to correct task solutions (e.g., fixed programs) without laborious manual annotation. Experiments on program repair tasks based on MBPP and HumanEval demonstrate that NExT improves the fix rate of a PaLM 2 model, by 26.1% and 14.3% absolute, respectively, with significantly improved rationale quality as verified by automated metrics and human raters. Our model can also generalize to scenarios where program traces are absent at test-time.
• Abstract（参考訳）: ヒューマン開発者の基本的なスキルは、プログラムの実行について理解し、推論する能力である。 例えば、プログラマは、自然言語でコード実行を精神的にシミュレートして、コードをデバッグし、修復することができる(ゴムアヒルデバッグとも呼ばれる)。 しかし、大きな言語モデル(LLM)のコードは通常、プログラムの表面的なテキスト形式で訓練されるため、実行時にプログラムの実行方法に関する意味的な理解が欠如する可能性がある。 この問題に対処するために,プログラムの実行トレース(実行行の可変状態)を検査し,チェーン・オブ・ソート(CoT)の合理性を通じて実行時の動作を判断する手法であるNExTを提案する。 具体的には、NExTは自己学習を使用して、厳格なマニュアルアノテーションなしでタスクソリューション(例えば、固定プログラム)を正しいものにする、実行対応の合理性の合成トレーニングセットをブートストラップする。 MBPPとHumanEvalに基づくプログラム修復タスクの実験では、NExTはPaLM 2モデルの修正率を26.1%と14.3%で改善し、自動化されたメトリクスと人間のレーダによって検証されたように、合理的な品質を大幅に改善した。 私たちのモデルは、テスト時にプログラムトレースが欠落しているシナリオにも一般化できます。

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