論文の概要: CodeGRAG: Bridging the Gap between Natural Language and Programming Language via Graphical Retrieval Augmented Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02355v2
- Date: Wed, 02 Oct 2024 14:37:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-03 15:18:33.872605
- Title: CodeGRAG: Bridging the Gap between Natural Language and Programming Language via Graphical Retrieval Augmented Generation
- Title（参考訳）: CodeGRAG: グラフィカル検索拡張生成による自然言語とプログラミング言語のギャップを埋める
- Authors: Kounianhua Du, Jizheng Chen, Renting Rui, Huacan Chai, Lingyue Fu, Wei Xia, Yasheng Wang, Ruiming Tang, Yong Yu, Weinan Zhang,
- Abstract要約: 我々は,LLMの性能を高めるため,グラフィカル検索拡張コード生成フレームワークであるCodeGRAGを提案する。
CodeGRAGは、制御フローとデータフローに基づいて、コードブロックのグラフィカルなビューを構築し、プログラミング言語と自然言語のギャップを埋める。
ハードメタグラフプロンプト、ソフトプロンプト技術、事前訓練されたGNN専門家の目的の有効性を検証するために、C++言語とピソン言語の両方を含む4つのデータセットで様々な実験と改善が行われた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.84212778960507
- License:
- Abstract: Utilizing large language models to generate codes has shown promising meaning in software development revolution. Despite the intelligence shown by the general large language models, their specificity in code generation can still be improved due to the syntactic gap and mismatched vocabulary existing among natural language and different programming languages. In this paper, we propose CodeGRAG, a Graphical Retrieval Augmented Code Generation framework to enhance the performance of LLMs. CodeGRAG builds the graphical view of code blocks based on the control flow and data flow of them to fill the gap between programming languages and natural language, which can facilitate natural language based LLMs for better understanding of code syntax and serve as a bridge among different programming languages. To take the extracted structural knowledge into the foundation models, we propose 1) a hard meta-graph prompt template to transform the challenging graphical representation into informative knowledge for tuning-free models and 2) a soft prompting technique that injects the domain knowledge of programming languages into the model parameters via finetuning the models with the help of a pretrained GNN expert model. Various experiments and ablations are done on four datasets including both the C++ and python languages to validate the hard meta-graph prompt, the soft prompting technique, and the effectiveness of the objectives for pretrained GNN expert. CodeGRAG improves the code generation ability of LLMs and can even offer performance gain for cross-lingual code generation. The implementation is available at https://anonymous.4open.science/r/Code-5970/.
- Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルを使用してコードを生成することは、ソフトウェア開発革命において有望な意味を示している。
一般的な大きな言語モデルによって示される知性にもかかわらず、構文的ギャップと自然言語と異なるプログラミング言語の間に存在するミスマッチした語彙のために、コード生成の特異性は改善される。
本稿では,LLMの性能向上を目的としたグラフィカル検索拡張コード生成フレームワークであるCodeGRAGを提案する。
CodeGRAGは、制御フローとデータフローに基づいて、コードブロックのグラフィカルなビューを構築し、プログラミング言語と自然言語のギャップを埋める。
抽出された構造的知識を基礎モデルに取り入れるために,我々は提案する。
1)難解な図形表現をチューニング不要なモデルのための情報的知識に変換するためのハードメタグラフプロンプトテンプレート
2)プログラム言語のドメイン知識をモデルパラメータに注入するソフトプロンプト技術は,事前訓練されたGNNエキスパートモデルの助けを借りてモデルを微調整する。
ハードメタグラフプロンプト、ソフトプロンプト技術、事前訓練されたGNN専門家の目的の有効性を検証するために、C++言語とピソン言語の両方を含む4つのデータセットで様々な実験と改善が行われた。
CodeGRAGはLLMのコード生成能力を改善し、言語間コード生成のパフォーマンス向上も提供する。
実装はhttps://anonymous.4open.science/r/Code-5970/で公開されている。
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