論文の概要: VersiCode: Towards Version-controllable Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07411v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 10:56:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:40:11.531796
• Title: VersiCode: Towards Version-controllable Code Generation
• Title（参考訳）: VersiCode: バージョン管理可能なコード生成を目指す
• Authors: Tongtong Wu, Weigang Wu, Xingyu Wang, Kang Xu, Suyu Ma, Bo Jiang, Ping Yang, Zhenchang Xing, Yuan-Fang Li, Gholamreza Haffari,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において大きな進歩を遂げていますが、既存の研究は、ソフトウェア開発の動的な性質を説明できません。 バージョン別コード補完(VSCC)とバージョン別コードマイグレーション(VACM)の2つの新しいタスクを提案する。 VersiCodeについて広範な評価を行い、バージョン管理可能なコード生成が確かに重要な課題であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.82709231906735
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have made tremendous strides in code generation, but existing research fails to account for the dynamic nature of software development, marked by frequent library updates. This gap significantly limits LLMs' deployment in realistic settings. In this paper, we propose two novel tasks aimed at bridging this gap: version-specific code completion (VSCC) and version-aware code migration (VACM). In conjunction, we introduce VersiCode, a comprehensive Python dataset specifically designed to evaluate LLMs on these two tasks, together with a novel evaluation metric, Critical Diff Check (CDC@1), which assesses code generation against evolving API requirements. We conduct an extensive evaluation on VersiCode, which reveals that version-controllable code generation is indeed a significant challenge, even for GPT-4o and other strong frontier models. We believe the novel tasks, dataset, and metric open up a new, important research direction that will further enhance LLMs' real-world applicability. The code and resources can be found at https://github.com/wutong8023/VersiCode.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において大きな進歩を遂げていますが、既存の研究は、頻繁なライブラリ更新を特徴とする、ソフトウェア開発の動的な性質を説明できません。 このギャップは、現実的な設定でのLLMのデプロイメントを著しく制限します。 本稿では,VSCC(Version-specific Code completion)とVACM(Version-aware Code Migration)の2つの新しいタスクを提案する。 この2つのタスク上でLLMを評価するために特別に設計された,包括的なPythonデータセットであるVersiCodeと,新たな評価基準であるCDC@1(Critical Diff Check)を紹介した。 我々はVersiCodeを広範囲に評価し、GPT-4oや他の強力なフロンティアモデルであっても、バージョン管理可能なコード生成は確かに重要な課題であることを示した。 我々は、新しいタスク、データセット、およびメトリクスが、LLMの現実の応用性をさらに向上させる新しい重要な研究方向を開くと信じている。 コードとリソースはhttps://github.com/wutong8023/VersiCodeで確認できる。

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