論文の概要: Model Cascading for Code: A Cascaded Black-Box Multi-Model Framework for Cost-Efficient Code Completion with Self-Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15842v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 20:41:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 19:47:35.39433
• Title: Model Cascading for Code: A Cascaded Black-Box Multi-Model Framework for Cost-Efficient Code Completion with Self-Testing
• Title（参考訳）: コードのためのモデルカスケーディング: 自己テストによるコスト効率の良いコード補完のためのケースドブラックボックスマルチモデルフレームワーク
• Authors: Boyuan Chen, Mingzhi Zhu, Brendan Dolan-Gavitt, Muhammad Shafique, Siddharth Garg,
• Abstract要約: 本稿では,モデルカスケーディングと推論時自己テストアルゴリズムを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 このアプローチでは,自己生成テストを活用して精度を高め,モデルのカスケード決定を評価する。 実験結果から, カスケード手法はコストを平均26%削減し, ベストケースでは最大70%削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.445496441396028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has significantly improved code completion tasks, yet the trade-off between accuracy and computational cost remains a critical challenge. While using larger models and incorporating inference-time self-testing algorithms can significantly improve output accuracy, they incur substantial computational expenses at the same time. Furthermore, servers in real-world scenarios usually have a dynamic preference on the cost-accuracy tradeoff, depending on the budget, bandwidth, the concurrent user volume, and users' sensitivity to wrong answers. In this work, we introduce a novel framework combining model cascading and inference-time self-feedback algorithms to find multiple near-optimal self-testing options on the cost-accuracy tradeoff in LLM-based code generation. Our approach leverages self-generated tests to both enhance accuracy and evaluate model cascading decisions. As a blackbox inference-time method, it requires no access to internal model parameters. We further propose a threshold-based algorithm to determine when to deploy larger models and a heuristic to optimize the number of solutions, test cases, and test lines generated per model, based on budget constraints. Experimental results show that our cascading approach reduces costs by an average of 26%, and up to 70% in the best case, across various model families and datasets, while maintaining or improving accuracy in natural language generation tasks compared to both random and optimal single-model self-testing schemes. To our knowledge, this is the first work to provide a series of choices for optimizing the cost-accuracy trade-off in LLM code generation with self-testing.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、コード補完作業は大幅に改善されたが、精度と計算コストのトレードオフは依然として重要な課題である。 より大きなモデルを使用し、推論時自己テストアルゴリズムを組み込むことで、出力精度を大幅に向上させることができるが、同時にかなりの計算コストを発生させる。 さらに、現実のシナリオにおけるサーバは通常、予算、帯域幅、同時ユーザのボリューム、間違った回答に対するユーザの感度に依存するため、コスト-正確性のトレードオフを動的に選好する。 本研究では,モデルカスケーディングと推論時自己フィードバックアルゴリズムを組み合わせた新しいフレームワークを導入する。 このアプローチでは,自己生成テストを活用して精度を高め,モデルのカスケード決定を評価する。 ブラックボックス推論の方法として、内部モデルパラメータへのアクセスは不要である。 さらに、予算制約に基づいて、より大きなモデルをいつデプロイするかを決定するしきい値ベースのアルゴリズムと、モデル毎に生成されたソリューション、テストケース、テストラインの数を最適化するヒューリスティックを提案する。 実験結果から,我々のカスケーディング手法は,さまざまなモデルファミリやデータセットに対して,平均26%,最大70%のコスト削減を実現するとともに,ランダムかつ最適な単一モデル自己検証方式と比較して,自然言語生成タスクの精度を維持・改善することを示した。 我々の知る限り、これは自己テストによるLLMコード生成におけるコスト-精度トレードオフを最適化するための一連の選択肢を提供する最初の作業である。

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