論文の概要: Improving LLM Classification of Logical Errors by Integrating Error Relationship into Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19336v3
• Date: Sun, 17 Nov 2024 19:49:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:28:14.790131
• Title: Improving LLM Classification of Logical Errors by Integrating Error Relationship into Prompts
• Title（参考訳）: 誤り関係のプロンプトへの統合による論理誤差のLLM分類の改善
• Authors: Yanggyu Lee, Suchae Jeong, Jihie Kim,
• Abstract要約: プログラミング教育の重要な側面は、エラーメッセージの理解と処理である。 プログラムがプログラマの意図に反して動作している「論理エラー」は、コンパイラからエラーメッセージを受け取らない。 そこで本研究では,LLMを用いた論理的誤り検出手法を提案し,この手法を用いて,Chain-of-ThoughtとTree-of-Thoughtのプロンプトのエラータイプ間の関係を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7095867620640115
• License:
• Abstract: LLMs trained in the understanding of programming syntax are now providing effective assistance to developers and are being used in programming education such as in generation of coding problem examples or providing code explanations. A key aspect of programming education is understanding and dealing with error message. However, 'logical errors' in which the program operates against the programmer's intentions do not receive error messages from the compiler. In this study, building on existing research on programming errors, we first define the types of logical errors that can occur in programming in general. Based on the definition, we propose an effective approach for detecting logical errors with LLMs that makes use of relations among error types in the Chain-of-Thought and Tree-of-Thought prompts. The experimental results indicate that when such logical error descriptions in the prompt are used, the average classifition performance is about 21% higher than the ones without them. We also conducted an experiment for exploiting the relations among errors in generating a new logical error dataset using LLMs. As there is very limited dataset for logical errors such benchmark dataset can be very useful for various programming related applications. We expect that our work can assist novice programmers in identifying the causes of code errors and correct them more effectively.
• Abstract（参考訳）: プログラミング構文の理解において訓練されたLLMは、現在、開発者に効果的な支援を提供しており、コーディング問題の生成やコード説明の提供など、プログラミング教育で使用されている。 プログラミング教育の重要な側面は、エラーメッセージの理解と処理である。 しかし、プログラムがプログラマの意図に反して動作している「論理エラー」は、コンパイラからエラーメッセージを受け取らない。 本研究では,プログラムエラーに関する既存の研究に基づいて,プログラミング全般において発生する論理的エラーの種類をまず定義する。 本定義に基づき, チェーン・オブ・ソート・ツリー・オブ・ソート・プロンプトにおけるエラータイプ間の関係を利用したLLMを用いた論理誤差検出手法を提案する。 実験結果から, プロンプトにおける論理的誤り記述を用いた場合, 平均等差性能は, それらのないものよりも約21%高いことがわかった。 また,LLMを用いた新しい論理的誤りデータセットの生成において,エラー間の関係を利用した実験を行った。 論理的エラーに対するデータセットが非常に限られているため、このようなベンチマークデータセットは、様々なプログラミング関連のアプリケーションに非常に有用である。 私たちは、初心者プログラマがコードエラーの原因を特定し、より効果的に修正できることを期待しています。

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