論文の概要: Chain of Targeted Verification Questions to Improve the Reliability of Code Generated by LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13932v1
• Date: Wed, 22 May 2024 19:02:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 20:33:38.393825
• Title: Chain of Targeted Verification Questions to Improve the Reliability of Code Generated by LLMs
• Title（参考訳）: LLMによるコードの信頼性向上のための目標検証質問の連鎖
• Authors: Sylvain Kouemo Ngassom, Arghavan Moradi Dakhel, Florian Tambon, Foutse Khomh,
• Abstract要約: LLMが生成するコードの信頼性向上を目的とした自己補充手法を提案する。 当社のアプローチは,初期コード内の潜在的なバグを特定するために,対象とする検証質問(VQ)に基づいています。 本手法は,LLMをターゲットとするVQと初期コードで再プロンプトすることで,潜在的なバグの修復を試みる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.510325069289324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-based assistants, such as GitHub Copilot and ChatGPT, have the potential to generate code that fulfills a programming task described in a natural language description, referred to as a prompt. The widespread accessibility of these assistants enables users with diverse backgrounds to generate code and integrate it into software projects. However, studies show that code generated by LLMs is prone to bugs and may miss various corner cases in task specifications. Presenting such buggy code to users can impact their reliability and trust in LLM-based assistants. Moreover, significant efforts are required by the user to detect and repair any bug present in the code, especially if no test cases are available. In this study, we propose a self-refinement method aimed at improving the reliability of code generated by LLMs by minimizing the number of bugs before execution, without human intervention, and in the absence of test cases. Our approach is based on targeted Verification Questions (VQs) to identify potential bugs within the initial code. These VQs target various nodes within the Abstract Syntax Tree (AST) of the initial code, which have the potential to trigger specific types of bug patterns commonly found in LLM-generated code. Finally, our method attempts to repair these potential bugs by re-prompting the LLM with the targeted VQs and the initial code. Our evaluation, based on programming tasks in the CoderEval dataset, demonstrates that our proposed method outperforms state-of-the-art methods by decreasing the number of targeted errors in the code between 21% to 62% and improving the number of executable code instances to 13%.
• Abstract（参考訳）: GitHub CopilotやChatGPTといったLLMベースのアシスタントは、プロンプトと呼ばれる自然言語記述で記述されたプログラミングタスクを満たすコードを生成する可能性がある。 これらのアシスタントの幅広いアクセシビリティにより、さまざまなバックグラウンドを持つユーザは、コードを生成し、それをソフトウェアプロジェクトに組み込むことができる。 しかし、研究によると、LLMによって生成されたコードはバグを起こしやすく、タスク仕様のさまざまなコーナーケースを見逃してしまう可能性がある。 このようなバグの多いコードをユーザに提示することは、LDMベースのアシスタントの信頼性と信頼性に影響を与える可能性がある。 さらに、特にテストケースが利用できない場合には、ユーザがコードに存在するバグを検出して修正する必要がある。 本研究では,LLMが生成するコードの信頼性向上を目的とした自己補充手法を提案する。 当社のアプローチは,初期コード内の潜在的なバグを特定するために,対象とする検証質問(VQ)に基づいています。 これらのVQは、初期コードの抽象構文木(AST)内の様々なノードをターゲットにしており、LLM生成コードで一般的に見られる特定のタイプのバグパターンをトリガーする可能性がある。 最後に,LLMをターゲットとするVQと初期コードで再プロンプトすることで,潜在的なバグの修復を試みる。 提案手法は,CoderEvalデータセットのプログラミングタスクに基づいて,コード中のターゲットエラー数を21%から62%に減らし,実行可能コードインスタンス数を13%に改善することで,最先端メソッドよりも優れていることを示す。

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